修正前の理解：QA主導によるソフトウェア問題解決のためのリポジトリ知識獲得

要旨

LLMベースのコーディングエージェントは自動ソフトウェア問題解決を大幅に進歩させてきたが、リポジトリ理解の不足に起因する事実誤りを起こしやすいままである。近年の手法は修復前のリポジトリ探索を通じてこの限界を緩和しようとしているが、それらの修正駆動型戦略はエージェントの知識ギャップを特定せずにリポジトリを探索するため、根底にある理解不足を埋めることができない不正確なコンテキストを生成することが多い。本論文では、ソフトウェア問題解決のためのQA駆動フレームワークであるACQUIREを提案する。経験豊富な開発者が修正を試みる前にまず不慣れなコードを理解する方法を反映して、ACQUIREは修復前にリポジトリ知識を明示的に獲得する。このフレームワークは知識獲得とパッチ生成を2つの段階に分離する。第1段階では、質問者と回答者が協力して構造化されたリポジトリ知識を獲得する。ここで質問者は的を絞った質問を行い、回答者は自律的探索を通じて根拠に基づく回答を生成する。第2段階では、解決者が得られたQA知識を活用して情報に基づいたパッチを生成する。暗黙の知識ギャップを明示的で事実に基づく信頼性のある理解に変換することにより、ACQUIREは知識集約的な修復段階を加速化し、より正確な解決を可能にする。SWE-bench Verifiedでの実験は、ACQUIREが代表的な修復前手法を一貫して上回り、わずかな追加コストと時間でPass@1を最大4.4パーセントポイント向上させることを示している。

English

LLM-based coding agents have significantly advanced automated software issue resolution, yet they remain highly prone to factual errors caused by insufficient repository understanding. Recent methods attempt to mitigate this limitation through pre-repair repository exploration; however, their fix-driven strategies explore repositories without identifying the agent's knowledge gaps, often yielding imprecise context that fails to bridge the underlying understanding deficit. In this paper, we propose ACQUIRE, a QA-driven framework for software issue resolution. Mirroring how experienced developers first comprehend unfamiliar code before attempting a fix, ACQUIRE explicitly acquires repository knowledge prior to repair. The framework decouples knowledge acquisition from patch generation through two stages: in the first stage, a Questioner and an Answerer collaborate to acquire structured repository knowledge, where the Questioner poses targeted questions and the Answerer produces evidence-grounded answers through autonomous exploration; in the second stage, the Resolver leverages the resulting QA knowledge to generate informed patches. By transforming implicit knowledge gaps into explicit, factually reliable understanding, ACQUIRE accelerates knowledge-intensive repair stages and enables more accurate resolution. Experiments on SWE-bench Verified demonstrate that ACQUIRE consistently outperforms representative pre-repair methods, raising Pass@1 by up to 4.4 percentage points with modest additional cost and time.