论文没告诉你的事：为自动化论文复现恢复默会知识

自动化论文复现——从学术论文生成可执行代码——的瓶颈不在信息检索，而在论文不可避免留下的默会知识。我们把这一挑战形式化为对三类默会知识——关系型、身体化与集体型——的渐进恢复，并提出一个基于图的智能体框架，为每类配专门机制：节点级关系感知聚合通过分析目标论文与引用邻居在实现单元层面的复用与改编关系恢复关系型知识；执行反馈细化通过运行时信号驱动的迭代调试恢复身体化知识；图级知识归纳从共享相似实现的论文簇中蒸馏集体知识。在扩展版 ReproduceBench（覆盖 3 个领域、10 个任务、40 篇近期论文）上，该方法相对官方实现的平均性能差距为 10.04%，较最强基线改进 24.68%。代码将在接收后公开；仓库链接将在最终版本中提供。