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西郊林密无处去,北城雾沉晚风凉。

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鈴@Rin.System:
いろかぐ
とある写真を見て、この構図が描きたくなった
#超かぐや姫

https://twitter.com/RinSystem/status/2020321685485023357
🐳5🥰1
Forwarded from 层叠 - The Cascading
🔴 Cline 2.3.0 用户可能被安装了 OpenClaw;不需要的话可以卸载。

- 2/17 晚至 2/18 凌晨安装了 Cline 的用户可能受到影响 [1]。
- 研究者利用了 GitHub Actions cache 可以跨分支共享、可以被投毒,以及 cache 的解压并未对路径进行检查的漏洞 [2]。
- 虽然未经用户允许安装,但 OpenClaw 本身并非恶意软件。

1. GHSA-9ppg-jx86-fqw7
2. adnanthekhan.com/~

Fixed-in: 2.4.0

#Cline #OpenClaw #GitHub
😁17🤔2
&'a ::rynco::UntitledChannel
拿哥发新专辑了!!!! 22首歌!!!!
声明:本人从未在互联网上诋毁过拿不拿,本人实际上是拿不拿十年老粉,经过长时间的思考,我发现夜鹿才是 jpop 的希望。至于可惜夜,祝他们的新专一切顺利。本人从未诋毁过拿不拿,也从未批评过夜鹿不摇滚,望周知!
8
SWE-CI:通过持续集成评估智能体在代码库维护中的能力
Jialong Chen, Xander Xu, Hu Wei, Chuan Chen, Bing Zhao

大型语言模型(LLM)驱动的智能体已在自动化软件工程任务(如静态缺陷修复)方面展现出强大能力,这一点已通过 SWE-bench 等基准测试得到验证。然而,在现实世界中,成熟软件的开发通常以复杂的需求变更和长期的功能迭代为前提——这一过程是静态的、一次性的修复范式所无法捕捉的。

为填补这一空白,我们提出了 SWE-CI——首个基于持续集成循环构建的代码库级基准测试,旨在将代码生成的评估范式从静态、短期的功能正确性转向动态、长期的可维护性。
该基准测试包含100个任务,每个任务平均对应一个真实代码仓库中跨越233天、涵盖71次连续提交的演化历史。SWE-CI要求智能体通过数十轮分析与编码迭代,系统性地解决这些任务。
SWE-CI为评估智能体在长期演化过程中维持代码质量的能力提供了宝贵的参考依据。

https://arxiv.org/abs/2603.03823

论文结论:
- LLM 维护代码的能力确实在日渐提高
- 不同供应商的模型对维护的侧重程度不同
- 总的来说,LLM 在维护代码上做不咋地
🥰5