arXiv cs.AI· Xinyuan Song, Hasibul Haque, Jay Somasundaram, Ryan Turner, Bowen Zhu, Liang Zhao·· 11 小时前AI 评分38
Skill Dreaming：从 PR 流中演化仓库技能
Skill Dreaming: Evolving Repository Skills through Pull Request Streams
AI 导读
Skill Dreaming 框架通过从已验证的 PR 中提取可执行知识，为仓库构建专属技能库，并随新 PR 信息持续精炼技能。这些技能不仅指导编码智能体实现新功能，还负责维护相关测试、文档、兼容性与仓库约定，形成 PR 提供知识更新技能、技能改进未来 PR 的互促循环。该框架整合 PR 分析、技能管理、代码执行与持续集成，实现端到端工作流。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）智能体日益依赖可复用的技能来完成复杂的软件工程任务，这使得技能库对于代码仓库的开发与维护至关重要。然而，仓库特定的技能必须随着代码结构、实现约定和维护需求的变化而演进。拉取请求（PR）通过记录仓库在实现与评审过程中如何演进，为此类知识提供了天然来源。与此同时，新的 PR 必须遵循仓库特定的实现模式，一致地修改相关组件，并确保现有测试继续通过，同时为新功能增加测试覆盖。这形成了一个相互强化的循环：PR 为更新技能提供知识，而这些技能又改进未来的 PR、维护仓库并支持进一步的技能演进。为实现 PR、仓库与技能的这种协同演进，我们提出 Skill Dreaming，一个从 PR 流中学习以指导仓库持续开发与维护的框架。给定一个仓库及其 PR 历史，Skill Dreaming 通过从经过验证的 PR 中提取可执行知识来构建仓库特定的技能库，并随着新的 PR 信息出现持续改进这些技能。这些技能不仅指导编码智能体实现所需功能，还指导其维护相关测试、文档、兼容性和仓库约定。通过整合 PR 分析、技能管理、代码执行和持续集成，Skill Dreaming 提供了一个端到端工作流，将学到的技能应用于仓库变更，并将后续 PR 结果纳入未来的技能更新。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；软件工程（cs.SE） |
| 报告编号： | CDL-2026-001 |
| 引用为： | arXiv:2610.36188 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.36188v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.36188 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026年10月26日星期一 19:22:38 UTC（1,889 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org