深度分析 Clean-PR：以 Pull Request 訓練訊號提升大型語言模型的倉庫層級程式碼編輯能力 研究聚焦於如何將真實 GitHub Pull Request 轉換為可驗證的搜尋/取代編輯訊號，提出 Clean-PR 中介訓練流程，並以 Search/Replace 區塊取代傳統 Diff。實驗顯示，於 SWE‑bench Lite 與 Verified 上分別提升 13.6% 與 12.3%，證明模型可在無代理架構下內化倉庫編輯能力。
