論文の概要: Evaluating LLM-Based 0-to-1 Software Generation in End-to-End CLI Tool Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06742v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 07:09:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.383631
• Title: Evaluating LLM-Based 0-to-1 Software Generation in End-to-End CLI Tool Scenarios
• Title（参考訳）: エンドツーエンドCLIツールシナリオにおけるLCMベースの0-to-1ソフトウェア生成の評価
• Abstract要約: CLI-Tool-Benchは、Command-Line Interfaceツールの基底生成を評価するための構造に依存しないベンチマークである。 ブラックボックスの差分テストフレームワークを通じて評価された100の現実世界のリポジトリが特徴だ。 エージェント生成ソフトウェアはサンドボックスで実行され、システムサイドエフェクトと端末出力を人書きのオークルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.708123854369303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are driving a shift towards intent-driven development, where agents build complete software from scratch. However, existing benchmarks fail to assess this 0-to-1 generation capability due to two limitations: reliance on predefined scaffolds that ignore repository structure planning, and rigid white-box unit testing that lacks end-to-end behavioral validation. To bridge this gap, we introduce CLI-Tool-Bench, a structure-agnostic benchmark for evaluating the ground-up generation of Command-Line Interface (CLI) tools. It features 100 diverse real-world repositories evaluated via a black-box differential testing framework. Agent-generated software is executed in sandboxes, comparing system side effects and terminal outputs against human-written oracles using multi-tiered equivalence metrics. Evaluating seven state-of-the-art LLMs, we reveal that top models achieve under 43% success, highlighting the ongoing challenge of 0-to-1 generation. Furthermore, higher token consumption does not guarantee better performance, and agents tend to generate monolithic code.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、エージェントがスクラッチから完全なソフトウェアを構築する意図駆動開発へのシフトを推進している。 しかしながら、既存のベンチマークでは、リポジトリ構造計画を無視した事前定義された足場への依存と、エンドツーエンドの動作検証に欠ける厳格なホワイトボックスユニットテストという2つの制限があるため、この0-to-1生成能力を評価できない。 このギャップを埋めるために、CLI(Command-Line Interface)ツールの基盤生成を評価する構造に依存しないベンチマークであるCLI-Tool-Benchを紹介する。 ブラックボックスの差分テストフレームワークを通じて評価された100の現実世界のリポジトリが特徴だ。 エージェント生成ソフトウェアはサンドボックスで実行され、システムサイドエフェクトと端末出力をマルチ階層同値メトリクスを用いて人書きのオークルと比較する。 7つの最先端LCMを評価し、トップモデルが43%未満の成功を達成し、0-to-1世代で進行中の課題を浮き彫りにした。 さらに、より高いトークン消費はパフォーマンスを保証せず、エージェントはモノリシックなコードを生成する傾向がある。

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