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Peter Steinberger利用Codex构建了全自动QA机器人，每次代码提交后自动生成测试、运行测试，并能在发现bug时自动修复并提交PR，大幅提升开发效率。
讨论反馈系统（静态分析、覆盖率工具、性能分析）比选择LLM对于让AI代理发挥效用更为关键，并以Oracle为GraalVM Native Image反射元数据生成测试的工作为例进行说明。
Rule2DRC提出了一个大规模的DRC脚本合成基准，包含1000个任务和13,921个评估布局，并提出了SplitTester，它利用执行反馈来改善程序选择和功能正确性。