論文の概要: ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01916v3
• Date: Thu, 09 Jul 2026 01:58:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-10 16:54:55.14524
• Title: ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair
• Title（参考訳）: ContextSniper: AntTrailのレポジトリ・レベル・プログラムの修復に有効なコードメモリ
• Abstract要約: 本稿では,AntTrail の Code-Repair モジュールであるContextSniper について述べる。 一致した50タスク/条件の比較では、ContextSniperはトークンの総使用量を51.5%削減し、ログのコストを36.4%削減した。 これらの結果は、ContextSniperが、修復品質の計測不能な損失を伴わずに、リポジトリレベルの修復エージェントのトークンとコストオーバーヘッドを大幅に削減できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.009388828577423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model agents can repair real repository issues, but they often spend large context budgets on whole-file reads, broad searches, and long terminal outputs where useful evidence is mixed with irrelevant code and logs. This paper presents ContextSniper, AntTrail's code-repair module for precision evidence selection in repository-level program repair, part of AntTrail's broader agent-memory engine. AntTrail is available at https://gitcode.com/datagallery/AntTrail. ContextSniper indexes code and action memory as three abstract levels, retrieves candidates with a hybrid ranker, filters long tool output through an intention-aware context gate, and returns compact evidence packets while keeping full source recoverable on demand. In a matched 50-task-per-condition comparison on SWE-bench Lite (same tasks, baseline vs.\ ContextSniper), ContextSniper reduces total token use by 51.5% and logged cost by 36.4% for OpenClaw, and by 38.9% and 27.3% for Claude Code, with submitted-resolution rates essentially unchanged in both host-agent settings. In a separate five-task comparison, ContextSniper beats existing memory- and RAG-style integrations on token efficiency. These results suggest ContextSniper can substantially cut token and cost overhead for repository-level repair agents without a measurable loss in repair quality. The evaluation harness for this study is available at https://gitcode.com/lukchiwang/ContextSniper.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルエージェントは、実際のリポジトリの問題を修正することができるが、多くの場合、有効なエビデンスと無関係なコードとログが混在している、ファイル全体の読み込み、広範囲な検索、長い端末出力に、大きなコンテキスト予算を費やす。 本稿では、AntTrailのより広範なエージェントメモリエンジンの一部である、リポジトリレベルのプログラム修復において、精度の高いエビデンスを選択するための、AntTrailのコード修復モジュールであるContextSniperについて述べる。 AntTrailはhttps://gitcode.com/datagallery/AntTrailで入手できる。 ContextSniperは、コードとアクションメモリを3つの抽象レベルとしてインデックスし、ハイブリッドローダで候補を検索し、意図を認識したコンテキストゲートを通じて長いツール出力をフィルタリングし、必要に応じて全ソースを復元しながら、コンパクトなエビデンスパケットを返す。 SWE-bench Lite (Same task, baseline vs。 ContextSniperはOpenClawの合計トークン使用量を51.5%削減し、ログインコストを36.4%削減し、Claude Codeの38.9%と27.3%を削減した。 別の5タスク比較では、ContextSniperがトークン効率に関する既存のメモリやRAGスタイルの統合に勝っている。 これらの結果は、ContextSniperが、修復品質の計測不能な損失を伴わずに、リポジトリレベルの修復エージェントのトークンとコストオーバーヘッドを大幅に削減できることを示唆している。 この研究の評価ハーネスはhttps://gitcode.com/lukchiwang/ContextSniper.orgで公開されている。

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