כתבה
arXiv cs.AI ·
דפי Markdown: קונפיגורציה של AI שנקבעה ואיכות נמוכה יותר לאחר אימוץ-כלי-קוד
A Few Pages of Markdown: Committed AI Configuration and Lower Quality Cost after Coding-Agent Adoption
כלי-קוד ל-AI מגדילים את מהירות הפיתוח, אך גם חובת טכנית. המחקר חושף כי קונפיגורציה של AI שנקבעה חשובה לאיכות הקוד.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.25241v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Coding agents increase development velocity but also technical debt. Prior work reports only average effects across adopters, hiding wide differences between teams. We introduce RAMP (Repository AI Maturity Profile), a four-level cumulative maturity model grounded in version-controlled artifacts that teams commit to configure AI tools. RAMP runs from behavioral rules and coding standards through named agent definitions to multi-agent orchestration, with observed practice concentrated in the first three levels. Across 441 repositories the levels behave as a cumulative scale, and independent human annotation reproduces RAMP's repository-level labels on 97% of a held-out sample. Adoption is cumulative, forward-only, and set-and-forget:
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית