开发者如何编辑AI生成代码？LLM 如何推断其编辑意图？基于 53.6K 开发者编辑数据的洞察

研究引入包含 53.6K 条真实 IDE 代码编辑的 DECODE 数据集，分析开发者修改 AI 生成代码的行为。 数据显示开发者投入极少修改 effort 且快速放弃代码，Frontier 模型在推断编辑意图时易过度修改或撤回人工编辑，微调 LLM 虽能提升相似度但无法完全弥补与 Frontier 模型的差距。 这些发现旨在通过研究真实代码编辑数据，促进更高效的开发者与 AI 交互。