TDAD：测试驱动的代理开发——通过基于图的影响分析减少 AI 编码代理中的代码回归

AI 编码代理虽能解决现实软件问题，但常引入回归错误。本文提出 TDAD，一种结合抽象语法树代码 - 测试图构建与加权影响分析的开源工具及基准方法，旨在识别受变更影响最大的测试。在 SWE-bench Verified 上的评估显示，该方法将测试级回归率降低 70%，并将解决率从 24% 提升至 32%。研究发现，提供上下文信息（验证哪些测试）比程序性指令（如何执行 TDD）更有效。此外，自主改进循环在子集上实现了零回归且解决率达 60%。