超越本地化：存储库级 RAG-APR 中的可恢复余量和剩余边界

存储库级自动程序修复（APR）越来越将更强的本地化视为更好修复的主要途径。我们提出一个更有针对性的问题：一旦本地化得到加强，哪些本地化后杠杆仍然可以提供可恢复的收益，这些收益是在我们的协议范围内的，还有什么剩余边界？我们在 SWE-bench Lite 上使用三种代表性的存储库级 RAG-APR 范例（Agentless、KGCompass 和 ExpeRepair）来研究这个问题。我们的协议将 Oracle 本地化、池内 Best-of-K、固定接口添加的上下文探测与每个条件的同词元填充控件和同存储库硬否定相结合，以及通用包装预言机检查。 Oracle 本地化改进了所有三个系统，但 Oracle 的成功率仍然低于 50%。额外的候选多样性仍然有助于采样 10 个补丁池，但空间很快就会饱和。在两个固定界面下，大多数信息丰富的添加上下文条件仍然优于其自己的匹配控件。通用包装器检查显示了不同的系统响应：在通用包装器下，KGCompass 和 ExpeRepair 的增益仍然很大，而 Agentless 则随着构建器的选择而变化更多。即时级融合仍然留下很大的剩余边界：最好的固定探针仅在本机三系统 Solved@10 联合之外添加 6 个已解决的实例。总体而言，更强的本地化、有界搜索、证据质量和界面设计都会影响存储库级别的修复结果。