論文の概要: Environment-Aware Code Generation: How far are We?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12262v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 04:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.537122
• Title: Environment-Aware Code Generation: How far are We?
• Title（参考訳）: 環境に配慮したコード生成: どこまであるのか?
• Authors: Tongtong Wu, Rongyi Chen, Wenjie Du, Suyu Ma, Guilin Qi, Zhenchang Xing, Shahram Khadivi, Ramesh Periyathambi, Gholamreza Haffari,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がユーザの特定の環境に適した実行可能コードを確実に生成できるかどうかは不明である。 本稿では,環境対応コード生成(EACG)の最初の体系的研究について述べる。 その結果,現在のLLMは環境固有のコード生成に苦しむ一方で,環境の適合性や実行性も向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.69113158357018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in large language models (LLMs) has improved code generation, but most evaluations still test isolated, small-scale code (e.g., a single function) under default or unspecified software environments. As a result, it is unclear whether LLMs can reliably generate executable code tailored to a user's specific environment. We present the first systematic study of Environment-Aware Code Generation (EACG), where generated code must be functionally correct and directly executable under arbitrary software configurations. To enable realistic evaluation, we introduce VersiBCB, a benchmark that is multi-package, execution-verified, and deprecation-aware, capturing complex and evolving environments that prior datasets often overlook. Using VersiBCB, we investigate three complementary adaptation axes: data, parameters, and cache, and develop representative strategies for each. Our results show that current LLMs struggle with environment-specific code generation, while our adaptations improve environment compatibility and executability. These findings highlight key challenges and opportunities for deploying LLMs in practical software engineering workflows.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩はコード生成を改善しているが、ほとんどの評価は、既定または未定のソフトウェア環境下で、孤立した小さなコード(例えば、単一の関数)をテストしている。 その結果、LCMがユーザの特定の環境に適した実行可能コードを確実に生成できるかどうかは不明である。 本稿では,環境対応コード生成(EACG)の最初の体系的研究について述べる。 現実的な評価を実現するために,マルチパッケージ,実行検証,非推奨化を意識したベンチマークであるVersiBCBを導入する。 VersiBCBを用いて、データ、パラメータ、キャッシュの3つの相補的適応軸を調査し、それぞれの代表的戦略を開発する。 その結果,現在のLLMは環境固有のコード生成に苦しむ一方で,環境の適合性や実行性も向上していることがわかった。 これらの発見は、実用的なソフトウェアエンジニアリングワークフローにLLMをデプロイする上での重要な課題と機会を浮き彫りにしている。

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