반복적인 수정 루프(Iterative repair loops)는 LLM 기반 소프트웨어 공학 시스템의 핵심 설계 패턴이 되었습니다. 이러한 워크플로(Workflows)는 컴파일러 오류나 테스트 실패와 같은 피드백을 사용하여 산출물을 반복적으로 생성, 검증 및 수정합니다. 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 대부분의 이전 연구가 고정되어 있거나 종종 임의적인 수정 예산(Repair budgets)을 채택함에 따라, 수정 루프 반복 제한이 미치는 영향에 대해서는 여전히 이해가 부족한 상태입니다. 우리는 코드 생성(Code generation), 테스트 생성(Test generation), 코드 번역(Code translation)을 포함한 여러 소프트웨어 공학 작업에 걸쳐 수정 루프의 효과를 연구합니다. 여러 대표적인 워크플로, 데이터셋 및 최신 저비용 LLM(Low-cost LLMs)을 통해 우리는 수익 체감(Diminishing returns)의 일관된 패턴을 관찰했습니다. 즉, 처음 3~4회의 수정 반복이 달성 가능한 이득의 대부분을 차지하는 반면, 이후의 반복은 미미한 개선만을 제공합니다. 나아가 우리는 수정 동작이 기본 모델 자체보다 워크플로 오케스트레이션(Workflow orchestration) 및 피드백 설계에 의해 더 강력하게 영향을 받는다는 것을 발견했습니다. 이러한 결과는 수정 예산이 LLM 기반 소프트웨어 공학 연구에서 평가 결과, 계산 비용(Computational cost), 실행 시간(Runtime) 및 재현성(Reproducibility)에 직접적인 영향을 미치므로 명시적인 실험 변수로 취급되어야 함을 시사합니다.