論文の概要: Executable Code Knowledge: Code as a Native, Validation-Carrying Knowledge Representation for AI Coding Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16295v1
- Date: Mon, 17 Aug 2026 09:07:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.602324
- Title: Executable Code Knowledge: Code as a Native, Validation-Carrying Knowledge Representation for AI Coding Agents
- Title（参考訳）: 実行可能なコード知識: AIコーディングエージェントのためのネイティブでバリデーションによる知識表現
- Abstract要約: 我々は、実行可能コード知識(ECK)を導入し、実行可能コード知識ユニット(ECKU)をソースバウンドオブジェクトとして定義する。
私たちのPythonプロトタイプは、コードローカルオーサリング、マニフェストエクスポート、エビデンス実行、正確な変更ラインの影響、フレッシュネスチェック、エージェント対応プロジェクションをサポートしています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI coding agents need more than relevant snippets: they need business semantics, validation evidence, relations, and assurance that their context is current. Existing systems usually infer or externalize this knowledge through retrieval, summaries, graphs, rules, or reverse specifications. We investigate a complementary representation in which selected code units directly carry agent-usable knowledge. We introduce Executable Code Knowledge (ECK) and define an Executable Code Knowledge Unit (ECKU) as a source-bound object combining stable identity, semantics, executable behavior, contracts, evidence, relations, provenance, validation state, and a query interface. Our Python prototype supports code-local authoring, manifest export, evidence execution, exact changed-line impact, freshness checking, and agent-facing projections. Across three real Python repositories and 26 controlled patch tasks, direct ECK provides executable test coverage for 11/11 evidence-bearing tasks and exact selectors for 9/11; hiding declared evidence reduces exact recovery to 1/11 (paired exact McNemar p=0.0078). ECK-derived rules recover 11/11 exact selectors, showing that rules are effective delivery artifacts while ECK supplies source binding, validation state, impact, and freshness. Exact changed-line impact matches independently authored labels on all 26 patches (12 unit links; precision, recall, and F1 all 1.000). AST-bounded fingerprints classify 50 positive changes and 17 unrelated same-file controls correctly, whereas static rules snapshots detect none of the 50 stale cases. Model-backed patch-review and cross-layer studies measure projection fidelity rather than independent impact discovery. These results support a hybrid architecture: retrieval for coverage, ECK for source and evidence governance, and projections for delivery.
- Abstract（参考訳）: AIコーディングエージェントには、ビジネス意味論、検証証拠、関係性、コンテキストが現在あることの保証など、関連するスニペット以上のものが必要です。
既存のシステムは、通常、検索、要約、グラフ、ルール、あるいは逆仕様を通じて、この知識を推論または外部化する。
選択したコードユニットが直接エージェント使用可能な知識を伝達する補完表現について検討する。
我々は、実行可能コード知識(ECK)を導入し、安定したアイデンティティ、セマンティクス、実行可能な振る舞い、契約、エビデンス、関係、証明、検証状態、クエリインターフェースを組み合わせたソースバウンドオブジェクトとして、実行可能コード知識ユニット(ECKU)を定義します。
私たちのPythonプロトタイプは、コードローカルオーサリング、マニフェストエクスポート、エビデンス実行、正確な変更ラインの影響、フレッシュネスチェック、エージェント対応プロジェクションをサポートしています。
3つの実際のPythonリポジトリと26のコントロールされたパッチタスクの中で、ダイレクトECKは11/11のエビデンスを含むタスクと9/11の正確なセレクタに対して実行可能なテストカバレッジを提供する。
ECK由来のルールは11/11正確なセレクタを復元し、ルールが効果的なデリバリアーティファクトであり、ECKはソースバインディング、バリデーション状態、影響、鮮度を提供する。
26のパッチ(12のユニットリンク、正確性、リコール、F1の全1.000)のラベルは独立に登録されている。
AST境界指紋は50のポジティブな変更と17の非関連な同ファイルコントロールを正しく分類する。
モデル支援パッチレビューとクロスレイヤー研究は、独立した衝撃発見よりも射影忠実度を測定する。
これらの結果は、カバレッジの検索、ソースおよびエビデンスガバナンスのECK、デリバリの予測といったハイブリッドアーキテクチャをサポートする。
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