迈向可执行的仓库级代码生成：基于环境对齐的方法

大型语言模型在代码生成方面表现优异，但在可执行验证下的仓库级代码生成仍面临挑战。为此，本文提出 EnvGraph 框架，将仓库可执行性建模为环境对齐问题。该框架联合建模外部依赖满足与内部引用解析两个耦合条件，维护双层环境表示，利用执行证据进行归因，并通过迭代对齐循环中的统一目标修正机制指导生成。实验表明，EnvGraph 在多个基准测试中均优于现有基线，显著提升了功能正确性与非功能性质量。