repository-context

CodeNib是一个多视图数据系统，通过为每次提交构建可复用的词汇视图、密集视图和结构视图，向编码智能体提供仓库上下文，从而实现更快的更新和高效的上下文服务。

介绍了 Agent Retrieval Bench，这是一个文件级基准测试，用于评估编码智能体在上下文获取阶段检索相关仓库文件的能力。该基准测试包含来自25个仓库的427个样本，评估了多种检索方法，发现没有任何单一方法类别占据主导地位。

这篇论文评估了诸如AGENTS.md或CLAUDE.md等仓库级上下文文件是否能提升编码代理的性能，发现由LLM生成的上下文文件几乎无益甚至可能降低效率，而开发者编写的文件效果稍好，但优势仍不明确。