Scaling coding agents requires a continuing supply of executable data for training, benchmarking, and continuous evaluation. Each task must couple a realistic software state with a specification, development tools, and reliable verification. To expand this supply, we present Change2Task, a system grounded in repository history that converts merged pull requests into verified tasks on healthy modern revisions of the same repository. It aligns historical evidence with evolved code, reconstructs task states through Patch Reversal, Code Mapping, or Agent Reconstruction, and validates the lifecycle from a healthy base to a task state and a restored state. By deriving multiple tasks grounded in developer evidence from maintained environments, Change2Task provides executable data for coding agent training and evaluation while reducing repeated environment setup, storage, and task construction effort. We evaluate the system through five common and widely adopted coding agent task families: Bug Fix, Feature Addition, Test Generation, Application Programming Interface Migration, and Security Repair. Starting from 1,130 source changes eligible for construction, Change2Task achieves 79.6% verified task construction success across these task families. On a matched candidate set, it recovers 29.2% more verified tasks than a construction baseline based on pull requests. Historical and reconstructed cases achieve up to 98.0% matched outcome agreement under agent evaluation, while reuse of modern bases reduces measured expenditure across the complete pipeline by 10.8%.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ICLR 2026 | DataMind: 构建通用数据分析智能体
专知会员服务
15+阅读 · 3月29日
《基于二元优化与图学习的多智能体行动方案自动生成》
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
亿级订单数据的访问与储存,怎么实现与优化
ImportNew
11+阅读 · 2019年4月22日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
9+阅读 · 8月27日
相关VIP内容
ICLR 2026 | DataMind: 构建通用数据分析智能体
专知会员服务
15+阅读 · 3月29日
《基于二元优化与图学习的多智能体行动方案自动生成》
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
亿级订单数据的访问与储存,怎么实现与优化
ImportNew
11+阅读 · 2019年4月22日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员