RepoReasoner: Evaluating Repository-Level Code Reasoning Ability of Long-Context Language Models

• 类型：arxiv
• 标识：2607.25996
• 链接：http://arxiv.org/abs/2607.25996v1
• 主分类：evaluation
• 形态：benchmark
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：RepoReasoner is introduced, a benchmark for evaluating repository-level code reasoning that assesses two complementary abilities: Output Prediction, which measures fine-grained, stateful execution reasoning across files, and Call Chain Prediction, which evaluates high-level architectural dependency understanding under noisy context.
• OpenAlex ID：W7171709386
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.25996
• DOI：10.48550/arxiv.2607.25996
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.25996
• OpenAlex更新：2026-08-25
• 待LLM分类：否
• 标题中文：RepoReasoner：长上下文语言模型仓库级代码推理能力评估
• TLDR中文：介绍 RepoReasoner，一个用于评估仓库级代码推理的 benchmark，评估两种互补能力：Output Prediction，衡量跨文件的细粒度、有状态执行推理；Call Chain Prediction，在噪声上下文下评估高层架构依赖理解。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-29-agent-rag-longcontext-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-30-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]