使用智能体调试并修复开源软件缺陷，同时编写测试
上个月，我提交了两个 PR，修复了一个开源系统工具中的缺陷。任务：上个月，我提交了两个 PR，修复了一个开源系统工具中的缺陷。这两次都是针对该软件中非常具体的缺陷进行的定向修复。我使用的智能体自主调试了问题，并完成了修复和测试。在我看来，这些问题比冒泡排序稍难一些。你们觉得，这些缺陷是否也存在于其他软件中，而智能体只是把修复方案从一个代码仓库移植到了另一个？智能体调试软件时，是否只是在照着训练时见过的某篇教程操作？这就是那 1% 的情况吗？还是说，这些“随机鹦鹉”只是在以大致正确的顺序复述概率最高的词元，营造出正在完成工作的假象？ > 如果你想说“但 LLM 是靠互联网上的随机源代码学习的” 它们当然不是这样学的，现在已经不是 2022 年了。；工具：custom-built or unnamed agent。人工角色：原帖未说明人类如何持续参与其中。；局限：原文未说明智能体的架构、人工审批流程或 PR 的最终状态。不清楚修复是否被接受，或是否引入了回归错误。依赖智能体进行调试存在风险，可能导致幻觉解决方案或通过测试但在生产环境中失败的表面修复。。
工具
custom-built or unnamed agent
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
上个月，我提交了两个 PR，修复了一个开源系统工具中的缺陷。
工作流程
上个月，我提交了两个 PR，修复了一个开源系统工具中的缺陷。这两次都是针对该软件中非常具体的缺陷进行的定向修复。我使用的智能体自主调试了问题，并完成了修复和测试。在我看来，这些问题比冒泡排序稍难一些。你们觉得，这些缺陷是否也存在于其他软件中，而智能体只是把修复方案从一个代码仓库移植到了另一个？智能体调试软件时，是否只是在照着训练时见过的某篇教程操作？这就是那 1% 的情况吗？还是说，这些“随机鹦鹉”只是在以大致正确的顺序复述概率最高的词元，营造出正在完成工作的假象？ > 如果你想说“但 LLM 是靠互联网上的随机源代码学习的” 它们当然不是这样学的，现在已经不是 2022 年了。
原文报告的结果
成功向开源项目提交了两个 PR。作者质疑智能体是真正解决了新问题，还是仅仅复述了训练数据中的模式。原文未提供关于 PR 接受率或代码质量的指标，因此修复的实际业务影响和可靠性尚不明确。
人工角色
原帖未说明人类如何持续参与其中。
局限
原文未说明智能体的架构、人工审批流程或 PR 的最终状态。不清楚修复是否被接受，或是否引入了回归错误。依赖智能体进行调试存在风险，可能导致幻觉解决方案或通过测试但在生产环境中失败的表面修复。
试一试
扮演一名高级软件工程师，使用 AI 编码智能体修复 [replaceable: 开源仓库 URL] 中的特定缺陷。首先，从问题跟踪器中识别一个可复现的缺陷。指示智能体分析代码、提出修复方案并编写单元测试。在本地运行测试以验证修复。将差异和测试结果展示给我审核。在我明确批准代码之前，不要推送更改或创建 PR。如果智能体无法复现缺陷或测试失败，请停止并报告错误。确保修复是最小化的，且不包含无关的重构。
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