Jane Luo Xin Zhang Steven Liu Jie Wu Yiming Huang Yangyu Huang Chengyu Yin

Abstract

Große Sprachmodelle zeichnen sich durch herausragende Fähigkeiten bei der Codegenerierung auf Funktions- und Dateiebene aus, doch die Erstellung vollständiger Repositories von Grund auf bleibt eine grundlegende Herausforderung. Dieser Prozess erfordert eine kohärente und zuverlässige Planung auf Vorschlags- und Implementierungsebene, während natürliche Sprache aufgrund ihrer Ambiguität und Ausführlichkeit schlecht geeignet ist, komplexe Softwarestrukturen treu darzustellen. Um diesem Problem zu begegnen, führen wir den Repository Planning Graph (RPG) ein – eine persistente Darstellung, die Planung auf Vorschlags- und Implementierungsebene vereint, indem sie Fähigkeiten, Dateistrukturen, Datenflüsse und Funktionen in einem einzigen Graphen kodiert. Der RPG ersetzt die mehrdeutige natürliche Sprache durch eine explizite Bauplanung und ermöglicht somit Planung über lange Zeiträume sowie skalierbare Generierung von Repositories. Aufbauend auf dem RPG entwickeln wir ZeroRepo, einen graphbasierten Framework zur Generierung von Repositories von Grund auf. Er arbeitet in drei Phasen: Planung auf Vorschlags- und Nachbearbeitung auf Implementierungsebene zur Konstruktion des Graphen, gefolgt von der graphgestützten Codegenerierung mit Testvalidierung. Zur Evaluation dieser Ansatzweise erstellen wir RepoCraft, eine Benchmark mit sechs realen Projekten und insgesamt 1.052 Aufgaben. Auf RepoCraft erzeugt ZeroRepo Repositories mit durchschnittlich fast 36.000 Zeilen Code – etwa 3,9-mal mehr als die stärkste Baseline (Claude Code) und etwa 64-mal mehr als andere Baselines. Es erreicht eine funktionale Abdeckung von 81,5 % und eine Testpassrate von 69,7 %, wobei es Claude Code um 27,3 und 35,8 Prozentpunkte übertrifft. Weitere Analysen zeigen, dass der RPG komplexe Abhängigkeiten modelliert, durch nahezu lineare Skalierung schrittweise fortschrittlichere Planung ermöglicht und das Verständnis von LLMs für Repositories verbessert, wodurch die Lokalisierung von Agenten beschleunigt wird.