AuditRepairBench는 에이전트 수리 리더보드에서 평가자 채널 신호 유출로 인한 순위 불안정 문제를 정량화하는 576,000개 셀 규모의 패어드-실행 추적 코퍼스이다. 학습된 영향 프록시, 규칙 기반 채널 노출 비율, 반사실적 민감도 프록시, 희소 인간 감사 프록시의 4가지 스크리닝 구현을 결합한 모듈식 아키텍처를 제공한다. 스크리닝 기반 블라인딩 패치는 50줄 미만의 코드로 순위 이탈을 평균 62% 줄인다.

• •에이전트 수리 리더보드는 평가자 재구성 시 순위가 바뀌며, 일부 방법은 평가자 채널 신호로 내부 후보 선택을 편향시킨다.
• •AuditRepairBench는 576,000개 등록 셀, 80개 소스 수준 채널 수술 서브셋, 독립 발견 프로토콜로 구성된 대규모 검증 자원이다.
• •4가지 스크리닝 구현의 조합 앙상블은 79개 케이스에서 풀링 AUROC 0.83을 달성했다.
• •스크리닝 기반 블라인딩은 50줄 미만의 코드로 순위 이탈을 평균 62% 줄이며, 무작위 블라인딩(7%)이나 일반 재훈련(13%)을 크게 상회한다.