我用微软RPG，一天搭完一个项目后台！老板当场给我加薪！这套“仓库级”生成神技，今天公开！

📌 一句话总结：

本工作提出 RPG（Repository Planning Graph），一种统一功能规划与实现细节的图结构框架，并基于此构建 ZeroRepo 系统，让大语言模型能够从高层描述自动生成完整可运行的软件仓库，大幅提升代码规模、结构一致性与功能正确率。

🔍 背景问题

虽然大模型在函数级别代码生成上已经十分出色，但要让它从零开始构建一个完整的软件仓库，仍然是个难题。

主要挑战在于：

1️⃣ 当前方法依赖自然语言进行模块规划，容易出现歧义、遗漏和重复；

2️⃣ 缺乏统一的结构化表示，难以维持模块间依赖关系；

3️⃣ 规划结果无法在多轮生成中保持一致，导致仓库碎片化、代码失配。

💡 方法简介

作者提出的 Repository Planning Graph (RPG) 为这一问题提供了解法。

RPG 将整个代码仓库的功能目标、文件结构、数据流与函数实现统一在一个图结构中。节点代表功能模块、文件或函数，边表示模块之间的语义依赖与数据流关系。

基于这一结构化表示，论文构建了三阶段的 ZeroRepo 框架：

1️⃣ Proposal-Level Construction —— 将用户需求映射到大规模功能树（EpiCoder Feature Tree），自动选取相关功能模块；

2️⃣ Implementation-Level Construction —— 在图中编码文件夹、模块接口、类与函数，实现仓库骨架；

3️⃣ Graph-Guided Code Generation —— 按拓扑顺序遍历图结构，采用测试驱动开发（TDD）逐步实现与验证代码，最终生成完整、可运行的仓库。

同时，作者还构建了全新的评测基准 RepoCraft，包含六个真实工程（如 scikit-learn、pandas、django 等），共 1052 个任务，用于系统性评估仓库级代码生成的规模、正确率与创新性。

📊 实验结果

在 RepoCraft 上，ZeroRepo 的表现远超现有所有基线方法。

与 Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI 等代表性系统相比，ZeroRepo 的功能覆盖率提升超过 27 个百分点，测试正确率提升 35 个百分点，同时生成的代码规模达到36K 行、45 万代码 token，是 Claude Code 的近四倍、其他方法的六十多倍。

更重要的是，RPG 使得代码仓库能够持续线性扩展：随着规划迭代的增加，功能模块与代码规模都能稳定增长，而自然语言规划方法往往在数轮后停滞。

此外，RPG 还让模型的定位与调试过程更高效，平均减少约一半的搜索与修复步骤，显著提升了系统开发的连贯性与速度。

💬 关键洞察

结构化思维代替自然语言规划：RPG 让大模型像工程师一样“画图思考”，以显式依赖和层次关系来驱动代码生成。

更像真实软件工程：ZeroRepo 的三阶段设计，模拟了人类从需求分析、架构设计到代码实现的完整开发链。

可扩展与可解释：RPG 为大模型提供了持久的、可拓展的开发语义空间，让 AI 能真正理解并操控大型工程。

📄 论文原文：

RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation

🔗 https://arxiv.org/abs/2509.16198

✨ 一句话回顾：

RPG 让大模型从“写代码”迈向“造工程”，为 AI 软件开发打开了新的认知维度。

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