上海交通大學牽頭的新基準指出，agent 常能找到正確文件，但真正與 bug 相關的行命中率只有約 14% 到 19%。
發生了什麼
原文把這件事放在 AI 編程, AI 評測, 智慧體, 研究 的脈絡下，重點整理數字、落地條件，以及企業與監管端承受的壓力。
為什麼重要
值得看的不只是發布本身，而是 AI 能力、成本、監管與通路正在一起決定哪些產品能從試驗走向日常使用。
參考來源: CocoLoop、AI coding agents find the right file but miss the exact lines that matter, study shows（The Decoder）；SWE-Explore 基准研究（arXiv，上海交通大学等）