arXiv cs.SE· Zacharie Chenail-Larcher, Brahim Mahmoudi, Naouel Moha, Quentin Sti\'evenart, Florent Avellaneda·2026-10-28 12:00· 3 小时前AI 评分45

LLM Code Smells：LLM 代码坏味道分类与检测方法

LLM Code Smells: A Taxonomy and Detection Approach

AI 导读

论文提出 LLM 代码坏味道的自洽分类体系和包含九类坏味道的目录，并发布静态源码分析工具 SpecDetect4LLM 用于检测。作者在 692 个开源项目的 171,194 个源文件上评估，检测精确率 91.3%、召回率 71.8%，73.5% 的被分析系统存在 LLM 代码坏味道。

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