代码大模型 / AI 编程

Promises, Perils, and (Timely) Heuristics for Mining Coding Agent Activity

承诺、危险与（及时的）启发式方法用于挖掘编码代理活动

Romain Robbes, Théo Matricon, Thomas Degueule, Andre Hora, Stefano Zacchiroli

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文探讨了编码代理在软件工程中的影响，分析了其快速采用带来的机遇与风险，并提出了研究此类代理活动的启发式方法。

Comments Preprint. Accepted for publication at MSR 2026

Are We All Using Agents the Same Way? An Empirical Study of Core and Peripheral Developers Use of Coding Agents

我们是否都在以相同的方式使用代理？核心和边缘开发者对编码代理使用的一次实证研究

Shamse Tasnim Cynthia, Joy Krishan Das, Banani Roy

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过实证研究发现，核心和边缘开发者在使用编码代理时存在差异，核心开发者更关注文档和测试，而边缘开发者更频繁使用代理进行任务分配。

Who Writes the Docs in SE 3.0? Agent vs. Human Documentation Pull Requests

在 SE 3.0 中谁撰写文档？代理 vs. 人类文档拉取请求

Kazuma Yamasaki, Joseph Ayobami Joshua, Tasha Settewong, Mahmoud Alfadel, Kazumasa Shimari, Kenichi Matsumoto

专题命中 软件智能体 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究发现 AI 代理在文档拉取请求中比人类更活跃，且其文档修改较少被人类跟进，引发对文档质量和人机协作的担忧。

Comments Comments: 5 pages, 5 figures. To appear in MSR 2026 Mining Challenge (April 2026). Code available at https://github.com/NAIST-SE/msr2026-docs-prs-replication

Beyond Bug Fixes: An Empirical Investigation of Post-Merge Code Quality Issues in Agent-Generated Pull Requests

超越Bug修复：对代理生成拉取请求合并后代码质量问题的实证研究

Shamse Tasnim Cynthia, Al Muttakin, Banani Roy

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究通过分析代理生成的bug修复PR合并后代码质量问题，发现代码异味主导，且合并成功不等于代码质量高，需系统化质量检查。