研究者发布从代码恢复设计文档的框架与数据集
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研究者发布从代码恢复设计文档的框架与数据集
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AI 综述
Cezar Sas 等研究者提出一套框架，可从静态依赖图和关键上下文文件等紧凑仓库表示中恢复对齐的利益相关者意图、需求与架构，并公开了涵盖 10,764 个 Java、Python、C/C++ 和 C# 仓库的产物数据集。 该框架的输入是仓库的紧凑表示，而非完整源码；数据集规模为 10,764 个仓库，覆盖四种编程语言。研究者称其目标是从代码中恢复设计文档层面的信息。
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最新进展10月15日 12:00
The Code of Theseus：LLM 智能体能否从恢复的设计文档重建软件？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.SEThe Code of Theseus：LLM 智能体能否从恢复的设计文档重建软件？
研究者提出一套框架，从静态依赖图和关键上下文文件等紧凑仓库表示中恢复对齐的利益相关者意图、需求与架构，并发布涵盖 10,764 个 Java、Python、C/C++ 和 C# 仓库的产物数据集。
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