Newest papers

Code Comprehensor: Hierarchical Documentation and Cross-Modal Retrieval for Large Repositories

Sujoy Roychowdhury, Joseph H. R. Isaac, Jiangning Gao, Martin Klitte, Diarmuid Corcoran · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30016 · open-access PDF

Vietnamese

Hiểu các cơ sở mã lớn, phức tạp và nhanh chóng phát triển vẫn là một thách thức cốt lõi cho kỹ thuật phần mềm ở quy mô lớn, cản trở việc triển khai, bảo trì, sửa đổi và phân tích tác động. Cung cấp thông tin này cho mô hình ngôn ngữ rộng (LLM) là một trở ngại khác, vì LLM phải hiểu không chỉ phương pháp mã yêu cầu mà còn các phương pháp liên quan trong sơ đồ lớn của kho. Chúng tôi đề xuất Code Comprehensor, một khung lý luận tìm kiếm lai kết hợp (i) một biểu đồ phụ thuộc vào mã, (ii) CodeScribe, sử dụng các LLM hiểu mã để tạo ra tài liệu phân cấp.

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

Abstract

Understanding large, complex, and rapidly evolving code bases remains a core challenge for software engineering at scale, hindering onboarding, maintenance, refactoring, and impact analysis. Providing this information to a Large-Language Model (LLM) is another hurdle, as the LLM must understand not only the required code method but also its associated methods in the grand scheme of the repository. We propose Code Comprehensor, a hybrid retrieval-reasoning framework combining (i) a code dependency callgraph, (ii) CodeScribe, which uses code-aware LLMs to generate hierarchical documentation acro

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

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