AutoCodeRoverは、GitHubの問題（バグ修正と機能追加）を全自動で解決する手法です。言語モデルと分析・デバッグ機能を組み合わせ、修正箇所を特定し、パッチプログラムを生成します。現在、SWE-bench問題の16%、SWE-bench lite問題の22%を解決でき、既存のAIソフトウェアエンジニアを上回る成果を上げています。2段階で動作します。まず、コード検索APIを使用して関連コンテキスト情報を取得し、次に、取得したコンテキスト情報に基づいてパッチプログラムの作成を試みます。2つの独自の特長があります。1つは、コード検索APIがプロジェクト構造を認識しており、単純な文字列マッチングではなく、抽象構文木内で関連コードコンテキストを検索すること。もう1つは、テストスイートがあれば、統計的故障定位を利用して修正率を高めることができることです。