代表性论文 (查看全部 )

PlayCoder: Making LLM-Generated GUI Code Playable

Zhiyuan Peng, Wei Tao^#, Xin Yin, Chenhao Ying, Yuan Luo, Yiwen Guo (^# 共同第一作者)

ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering 2026 FSE 2026 CCF-A

GUI Agent 像真实玩家一样操作生成的游戏，可玩性由与运行中程序的交互判定，而非静态代码检查。

[Paper] [Code] [引用]

RepoGenesis: Benchmarking End-to-End Microservice Generation from Readme to Repository

Zhiyuan Peng, Xin Yin^#, Pu Zhao, Fangkai Yang, Lu Wang, Ran Jia, Xu Chen, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang (^# 共同第一作者)

Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2026 ACL 2026 Main CCF-A

从一份 README 出发交付可运行的多服务仓库，并在隔离沙箱中通过构建、启动与真实调用来验证。

[Paper] [Code] [引用]

PrefGen: A Preference-Driven Methodology for Secure Yet Gas-Efficient Smart Contract Generation

Zhiyuan Peng, Xin Yin^#, Zijie Zhou, Chenhao Ying, Chao Ni, Yuan Luo (^# 共同第一作者)

IEEE/ACM Automated Software Engineering Conference 2025 ASE 2025 CCF-A

偏好驱动的生成-反馈迭代，引导模型同时满足安全性与 Gas 效率这两个相互冲突的目标。

[Paper] [Code] [引用]

SolEval: Benchmarking Large Language Models for Repository-level Solidity Code Generation

Zhiyuan Peng, Xin Yin^#, Rui Qian, Peiqin Lin, Yongkang Liu, Chenhao Ying, Yuan Luo (^# 共同第一作者)

Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 2025 EMNLP 2025 Main TH-CPL-A

仓库级生成需闭环经过编译与链上测试执行，模型必须先解决跨合约依赖，产出才可能真正跑起来。

[Paper] [Code] [引用]

全部论文

开源项目

YimMenu 贡献者

我实现了基于规则的 Auto Drive 模块：一个感知-决策-控制闭环，可沿道路导航至地图路径点，无目标时自主漫游，并支持控制冲突检测与人工接管让行，配合 HUD 展示其内部状态。已通过约 2,000 公里的长程游戏内驾驶验证。

SoulBanner 作者

一个多人格 .skill monorepo（万魂幡.Skill），把稳定的表达风格与判断框架蒸馏为可调用、可组合的 agent skill 模块，提供覆盖 6 个分类的路由入口 skill 与统一编写模板，便于社区持续提 PR 扩充。该 skill 库已被 OpenHire 的 Skill Catalog 直接接入——我发布的 skill 就是我的 agent 实际调用的 skill。

RepoGenesis 作者

端到端的基准：从一份 README 出发生成可部署的多语言 Web 微服务仓库，并在 Docker 沙箱中真实构建、启动并调用该服务以验证其可运行性，覆盖 11 个框架与 18 个应用领域。论文被 ACL 2026 Main 接收（录用论文前 15%）。

GOF2_remake 作者

由 Agent 从零到一自动开发的可运行 WebGL 太空战斗/交易游戏，经 136 次提交的多轮长程迭代成型：六大星系加 PTD 母港、九款可玩舰船、13 章主线任务链，以及带 REST + SSE 的权威经济服务端。美术与音频资产由生成式模型产出后统一登记到 manifest.json 按需调度，Playwright 的桌面与移动端 e2e 用例把「能否跑起来、能否玩下去」变成每次迭代的自动回归。

LoveEmulator 作者

AI 驱动的模拟经营游戏，把程序化内容生成拆成可控的四层：引擎采样情境骨架，LLM 生成叙事与玩家选项，校验层检查 JSON 结构、安全边界与逻辑一致性，最后由引擎依据选项的 intent 标签、关系状态与 RNG 种子确定性结算。生成内容因此既有 LLM 的多样性，又保持可复现与数值可控。

OpenHire 作者

数字员工编排平台。一个 control agent 负责拆解模糊目标，并分发给多个角色化的 worker agent，每个 agent 运行在独立的 Docker 容器中，拥有隔离的工作区与权限边界。可插拔的 worker adapter 支持任何以镜像形式打包的 agent（目前已支持 openclaw、hermes、nanobot）；平台可通过 CLI、OpenAI 兼容 API 或飞书等 IM 渠道接入，并提供 Admin 控制台查看会话、执行轨迹与运行时状态。治理闭环让系统持续变强：成功的运行会被沉淀为可复用 skill、case 包与统一的长期记忆，供后续任务复用。

技术栈

• 编排: control agent 目标拆解、角色化路由、多智能体并行协作与交叉校验
• 执行: 容器化 worker 生命周期管理、单 agent 隔离工作区、权限边界、沙箱内构建-运行-验证闭环
• 工具与接口: 工具调用（tool use / function calling）、OpenAI 兼容 API、CLI 与 IM（飞书）渠道、GUI 交互
• 记忆与技能: skill 抽取与复用、可复用 case 包、长期记忆合并及其 diff 与安全回滚
• 可观测性: 会话轨迹留存、执行链路审查、工作区与运行时检查