Newest papers

Vibenix: Agentic Software Packaging and Maintenance with Nix

Martim Monis, Martin Schwaighofer, Nuno Saavedra, Alexandra Mendes, René Mayrhofer, João F. Ferreira · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.24712 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Sự phụ thuộc ngầm, truy cập mạng không kiểm soát và các chất ô nhiễm khác trong môi trường xây dựng tạo ra các chuỗi cung ứng phần mềm không minh bạch. Xác định mọi sự phụ thuộc ảnh hưởng đến xây dựng là một nhiệm vụ khó khăn. Quản lý gói chức năng giải quyết vấn đề này thông qua bao bì có thể tái tạo, đảm bảo rằng phần mềm phụ thuộc hoàn toàn vào các đầu vào được tuyên bố, bị cô lập. Tuy nhiên, việc tạo ra các công thức nấu ăn vẫn còn phức tạp và tốn thời gian, tạo ra một rào cản đáng kể đối với việc áp dụng cho các nhà phát triển và người bảo trì. Chúng tôi trình bày Vibenix, một đại lý AI nguồn mở có khả năng sản xuất các gói có thể xây dựng trong 95.3% trường hợp, bằng cách tạo ra các biểu thức bao bì Nix. Vibenix sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Implicit dependencies, uncontrolled network access, and other build-environment impurities create intransparent software supply chains. Identifying every dependency affecting a build is a difficult task. Functional package management addresses this through reproducible packaging, ensuring software relies exclusively on declared, hermetically isolated inputs. However, creating build recipes remains complex and time-consuming, posing a significant barrier to adoption for developers and maintainers. We present Vibenix, an open-source AI-powered agent that bridges this gap by automatically generating Nix packaging expressions. Vibenix uses a large language model (LLM) to iteratively refine recipes through a rule-guided build-repair feedback loop. On 466 packaging tasks from our new NixBench dataset, Vibenix produced buildable packages in 95.3% of cases using Claude Haiku 4.5, compared with 5.6% for a state-of-the-art LLM-based single-shot packaging tool. Manual validation of 100 packages revealed that 47% of the buildable packages were initially functionally correct; a post-build refinement process based on the evaluator-optimizer pattern increased functional correctness by 35 percentage points. On our new NixBench-Repair dataset of package maintenance tasks, Vibenix achieved an 87.6% success rate. These results demonstrate how unreliable LLMs can generate rigorously defined, complete, auditable dependency trees for real-world software, reducing maintainer burden while providing a trustworthy foundation for secure software distribution.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Computer science, Software engineering, Dependency (UML), Correctness, Debugging, Software

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange