Context. Coding agents increasingly contribute tests through pull requests that developers then maintain, so how testing work is divided affects long-term maintainability. Objective. We compare pull requests in which developers and coding agents collaborate (agent-supported) with pull requests without detectable agent involvement (human-authored) along five dimensions: the frequency and extent of test changes, their type and context, test structure, test smells, and code coverage. Method. We analyze 114,134 pull requests merged between January 2025 and April 2026 in 391 Java repositories, identifying five coding agents through pull-request-level and commit-level signals. Since agent adoption varies across projects, we compare the two groups within repositories with mixed-effects models that control for change size. Results. Pooled across repositories, both groups change test code almost equally often; within repositories, the odds that an agent-supported pull request does so are 1.65 times higher. Agent-supported pull requests add tests more often (odds ratios 1.50-1.58) and modify (0.70-0.76) and delete (0.51-0.77) them less often. We detect no difference in most structural characteristics of the tests they add, which more often have an oracle, nor, in the 95 repositories we could build, in the coverage of their production changes; in test-only pull requests, however, their tests cover less of the code they exercise. Differences in test smells are borderline and not reproduced for individual test methods. Conclusions. Agent participation is associated with a different mix of testing work, which pooled comparisons across projects can hide or reverse; its relationship with test quality remains uncertain.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
20+阅读 · 6月24日
Agent有望定义万亿劳动力市场
专知会员服务
21+阅读 · 2025年6月11日
《测试操作程序 (TOP) :标准障碍物》美国陆军
专知会员服务
16+阅读 · 2024年1月24日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
春招已近,送你一份ML算法面试大全!
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2019年2月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
机器人操作的“圣杯问题” -- Bin Picking
机器人学家
16+阅读 · 2018年8月2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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
10+阅读 · 2013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
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
10+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
13+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
15+阅读 · 10月20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
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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
10+阅读 · 2013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