Will De Michele, Kla Tantithamthavorn · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27381 · open-access PDF
AI 코딩 에이전트는 이제 소프트웨어 리포토리에 대규모로 기여하지만, 그들의 문서화 관행은 여전히 특징이 없는 상태입니다. 우리는 AIDev 데이터 세트의 2,585 리포토리에서 29,669 개의 AI 생성 끌기 요청을 분석하여 문서 교환을 측정합니다: 코드 파일 수정이 동일한 PR에서 문서화 파일 업데이트를 동반하는지 여부. 우리는 AI PR의 63.2%가 문서를 업데이트하지 않고 코드를 변경한다는 것을 발견합니다. 이것은 작업 유형에 따라 크게 다릅니다 : 기능에 대한 55.2%와 재팩터링에 대한 77.5%입니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
AI coding agents now contribute to software repositories at scale, yet their documentation practices remain uncharacterised. We analyse 29,669 AI-generated pull requests from 2,585 repositories in the AIDev dataset, measuring documentation co-change: whether code-file modifications are accompanied by a documentation-file update in the same PR. We find that 63.2% of AI PRs change code without updating any documentation. This varies sharply by task type: 55.2% for features and 77.5% for refactoring. Undocumented code files are followed by a fix to the same file 8.6 to 11.7% more often than docum
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