超越局部化：存储库级 RAG-APR 中的可恢复余量与残差前沿
软件工程
2026-04-01 v1
摘要
存储库级自动化程序修复（APR）日益将更强的局部化视为实现更好修复的主要路径。我们提出更有针对性的问题：一旦局部化被加强，在局部化之后哪些后置可调手段仍能提供可恢复的提升，哪些在我们的协议框架内受限，剩余前沿如何？我们在 SWE-bench Lite 上采用三种具有代表性的存储库级 RAG-APR 范式（Agentless、KGCompass 和 ExpeRepair）进行研究。我们的协议组合了 Oracle 局部化、池内最佳-K选取、固定接口添加上下文探针，配合每条件相同 token 填充控制和相同存储库硬负样本，以及通用包装器校准。Oracle 局部化对所有三个系统均带来改进，但 Oracle 成功率仍低于50%。额外的候选多样性在抽样的10-patch 池内仍有帮助，但该余量迅速饱和。在两个固定接口下，最具信息性的添加上下文条件仍优于其匹配控制。通用包装器校准显示不同系统的响应差异：在通用包装器下，KGCompass 和 ExpeRepair 仍保持显著提升，而 Agentless 随构建器选择而变化。提示级融合仍留有大量残差前沿：最佳固定探针仅解决了原生三系统 Solved@10 联合之外的6个实例。总体而言，更强的局部化、受限搜索、证据质量和接口设计均塑造了存储库级修复的结果。
引用
@article{arxiv.2603.29067,
title = {Beyond Localization: Recoverable Headroom and Residual Frontier in Repository-Level RAG-APR},
author = {Pengtao Zhao and Boyang Yang and Bach Le and Feng Liu and Haoye Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.29067},
year = {2026}
}