RPG : Un graphe de planification de référentiel pour une génération de base de code unifiée et évolutive

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Les grands modèles de langage excellent dans la génération de code au niveau des fonctions et des fichiers, mais la création de dépôts complets à partir de zéro reste un défi fondamental. Ce processus exige une planification cohérente et fiable à travers les étapes de proposition et d'implémentation, tandis que le langage naturel, en raison de son ambiguïté et de sa verbosité, est mal adapté pour représenter fidèlement des structures logicielles complexes. Pour résoudre ce problème, nous introduisons le *Repository Planning Graph* (RPG), une représentation persistante qui unifie la planification aux niveaux de proposition et d'implémentation en encodant les capacités, les structures de fichiers, les flux de données et les fonctions dans un seul graphe. Le RPG remplace le langage naturel ambigu par un plan explicite, permettant une planification à long terme et une génération de dépôts évolutive. En s'appuyant sur le RPG, nous développons *ZeroRepo*, un framework piloté par graphe pour la génération de dépôts à partir de zéro. Il fonctionne en trois étapes : la planification au niveau de la proposition et l'affinement au niveau de l'implémentation pour construire le graphe, suivi de la génération de code guidée par le graphe avec validation des tests. Pour évaluer ce cadre, nous construisons *RepoCraft*, un benchmark de six projets réels comprenant 1 052 tâches. Sur *RepoCraft*, *ZeroRepo* produit des dépôts d'une moyenne de près de 36 000 lignes de code (LOC), soit environ 3,9 fois le meilleur modèle de référence (*Claude Code*) et environ 64 fois les autres modèles de référence. Il atteint une couverture fonctionnelle de 81,5 % et un taux de réussite de 69,7 %, dépassant *Claude Code* de 27,3 et 35,8 points de pourcentage, respectivement. Une analyse approfondie montre que le RPG modélise les dépendances complexes, permet une planification progressivement plus sophistiquée grâce à une mise à l'échelle quasi linéaire, et améliore la compréhension des dépôts par les LLM, accélérant ainsi la localisation des agents.

English

Large language models excel at function- and file-level code generation, yet generating complete repositories from scratch remains a fundamental challenge. This process demands coherent and reliable planning across proposal- and implementation-level stages, while natural language, due to its ambiguity and verbosity, is ill-suited for faithfully representing complex software structures. To address this, we introduce the Repository Planning Graph (RPG), a persistent representation that unifies proposal- and implementation-level planning by encoding capabilities, file structures, data flows, and functions in one graph. RPG replaces ambiguous natural language with an explicit blueprint, enabling long-horizon planning and scalable repository generation. Building on RPG, we develop ZeroRepo, a graph-driven framework for repository generation from scratch. It operates in three stages: proposal-level planning and implementation-level refinement to construct the graph, followed by graph-guided code generation with test validation. To evaluate this setting, we construct RepoCraft, a benchmark of six real-world projects with 1,052 tasks. On RepoCraft, ZeroRepo produces repositories averaging nearly 36K LOC, roughly 3.9times the strongest baseline (Claude Code) and about 64times other baselines. It attains 81.5% functional coverage and a 69.7% pass rate, exceeding Claude Code by 27.3 and 35.8 percentage points, respectively. Further analysis shows that RPG models complex dependencies, enables progressively more sophisticated planning through near-linear scaling, and enhances LLM understanding of repositories, thereby accelerating agent localization.

RPG : Un graphe de planification de référentiel pour une génération de base de code unifiée et évolutive

RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation

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