研究：编码智能体在冲突时压倒性沿用仓库既有写法
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论文关注的是智能体软件演化中的一个基本问题：当多种实现都能满足同一功能需求时，编码智能体究竟依据什么来决定是沿用既有代码，还是遵循新的任务指令。作者指出，既有代码只呈现过去的实现决定，很少解释背后的理由，因此旧决定可能与新任务要求相冲突。为拆开这一过程，研究把影响来源分成三类：智能体自身的默认偏好、仓库中已有的先例、以及任务中给出的显式指令，并在专门构建的仓库里做双向受控实验，随后再到真实开源仓库中验证。
先例压过默认偏好
在规模上，实验覆盖四个编码智能体与六组实现对照，合计 5,625 次试验，验证环节涉及三种编程语言的四个开源仓库。一个关键观察是，这些智能体在默认实现选择上彼此一致；但当仓库先例与这种默认偏好发生冲突时，它们几乎一边倒地跟随先例，360 次试验中有 359 次如此。这说明智能体对「仓库里已经这么写」的信号相当敏感，默认倾向并不是决定结果的主要因素。
先例影响力并不均等
并非所有先例都同等有效。三个起支撑作用的本地文件能带来 96% 的采纳率，而同级的资源文件只有 4%。更值得注意的是，在示例数量固定的前提下，仅改变文件放置位置，就能让采纳率从 0% 变到 100%。这意味着智能体读到的上下文组织方式本身，可能比示例多少更能左右它是否沿用某种写法，对设计仓库结构与提示材料的人有直接参考价值。
写规则优于给示例
当新的任务意图与既有代码冲突时，作者比较了两种引导方式：只提供代码示例，或额外写明优先级规则。结果显示，写明规则的成功率明显更高——两个智能体在两对实现上的联合成功为 59/60，而仅给示例时为 38/60。这一效果在真实开源仓库中同样成立：由 harness 加载的规则把联合成功从 0/120 提升到 117/120。作者由此主张做设计决策的可追溯记录，既保留实现选择，也保留应当指导未来修改的理由与优先级。
为什么值得看
想弄清编码智能体为何「照着旧代码改」而非按新需求改，以及写规则比给示例更管用的量化证据。
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