論文の概要: ProjDevBench: Benchmarking AI Coding Agents on End-to-End Project Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01655v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 05:17:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.916759
- Title: ProjDevBench: Benchmarking AI Coding Agents on End-to-End Project Development
- Title（参考訳）: ProjDevBench: エンドツーエンドプロジェクト開発におけるAIコーディングエージェントのベンチマーク
- Authors: Pengrui Lu, Shiqi Zhang, Yunzhong Hou, Lyumanshan Ye, Chaoyi Huang, Zixi Chen, Ji Zeng, Hantao Jiang, Pengfei Liu, Yiwei Wang, Ming-Hsuan Yang,
- Abstract要約: ProjDevBenchはエンドツーエンドのベンチマークで、コーディングエージェントにプロジェクト要件を提供し、その結果のリポジトリを評価する。
概念指向タスクと実世界のアプリケーションシナリオの両方をカバーし、8つのカテゴリにまたがる20のプログラミング問題をキュレートします。
エージェントは基本的な機能を扱うが、複雑なシステム設計、時間最適化、リソース管理に苦労する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.63491095660809
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent coding agents can generate complete codebases from simple prompts, yet existing evaluations focus on issue-level bug fixing and lag behind end-to-end development. We introduce ProjDevBench, an end-to-end benchmark that provides project requirements to coding agents and evaluates the resulting repositories. Combining Online Judge (OJ) testing with LLM-assisted code review, the benchmark evaluates agents on (1) system architecture design, (2) functional correctness, and (3) iterative solution refinement. We curate 20 programming problems across 8 categories, covering both concept-oriented tasks and real-world application scenarios, and evaluate six coding agents built on different LLM backends. Our evaluation reports an overall acceptance rate of 27.38%: agents handle basic functionality and data structures but struggle with complex system design, time complexity optimization, and resource management. Our benchmark is available at https://github.com/zsworld6/projdevbench.
- Abstract（参考訳）: 最近のコーディングエージェントは単純なプロンプトから完全なコードベースを生成することができるが、既存の評価では問題レベルのバグ修正とエンドツーエンド開発の遅れに重点を置いている。
ProjDevBenchはエンドツーエンドのベンチマークで、コーディングエージェントにプロジェクト要件を提供し、その結果のリポジトリを評価します。
オンラインジャッジ(OJ)テストとLCM支援コードレビューを組み合わせることで,(1)システムアーキテクチャ設計,(2)機能的正当性,(3)反復的ソリューション改善のエージェントを評価する。
概念指向タスクと実世界のアプリケーションシナリオの両方をカバーし、異なるLLMバックエンド上に構築された6つのコーディングエージェントを評価する。
エージェントは基本的な機能やデータ構造を扱うが、複雑なシステム設計、時間複雑性の最適化、リソース管理に苦労する。
私たちのベンチマークはhttps://github.com/zsworld6/projdevbench.comで公開されています。
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