OctoCodingBench：聚焦Coding Agent指令遵循能力的标准化评测集

OctoCodingBench是MiniMax推出的Coding Agent专项评测集，核心目标是评估代码生成Agent在真实软件开发场景中的指令遵循能力。它突破传统评测“重结果轻过程”的局限，通过模拟系统约束、用户指令、项目规范等多维度真实开发场景，以过程合规性为核心衡量标准，推动Coding Agent从“能写代码”向“能规范协作”的关键进化。

该评测集包含72个精心设计的实例，通过Check-level准确率（CSR）和Instance-level成功率（ISR）双指标量化评估，为Coding Agent的开发优化、学术研究提供标准化基准。

OctoCodingBench核心功能亮点：

1、多维度指令遵循全景评估：

从系统约束（语言风格、工具使用）、用户多轮指令、项目规范（代码风格、测试流程）、技能调用、历史记忆等多个维度，全面检验 Agent 对复杂规则的遵循能力，而非仅关注代码输出结果。

2、过程与结果分离量化：

创新采用 CSR（单项约束准确率）和 ISR（全约束成功率）双指标，分别衡量 Agent 在单个约束项的合规性、所有约束同时满足的任务完成度，精准揭示 Agent 的过程合规短板。

3、真实开发场景高度还原：

每个评测实例均包含自然语言查询、系统提示、项目文档、技能文档等完整要素，模拟真实软件开发中的复杂任务环境，确保评测结果的实用性与参考价值。

4、冲突指令处理能力测试：

专门设计包含矛盾指令的场景，评估 Agent 在多源指令冲突时的优先级判断、冲突解决能力，贴合实际开发中“多需求并行”的复杂场景。

5、全栈开发框架适配：

提供 Claude Code、Kilo、Droid 等多种开发框架配置，搭配 Docker 标准化环境，确保评测在与真实生产一致的环境中进行，避免环境差异导致的评测偏差。

6、客观透明可重复评分：

采用二元清单评分机制，每个评估项均为“通过/失败”的客观判定标准，结合完整轨迹记录，确保评测结果的透明性与可重复性。

OctoCodingBench技术原理深度解析：

1、多源指令权威分级体系：

将指令来源划分为系统提示、系统提醒、用户查询、项目文档、技能文档、历史记忆、工具调用规范 7 大类别，明确各类指令的权威级别与约束范围，模拟真实开发中的多源规则输入场景。

2、结构化评估清单（Checklist）：

每个评测实例配套详细的评估清单，包含覆盖语言风格、代码实现、测试流程等全流程的二元评估项，确保评估维度无遗漏，判定标准统一。

3、Docker 标准化环境模拟：

提供 34 种不同的 Docker 镜像，每个镜像均内置项目代码、依赖库、测试工具等完整开发环境，保障所有 Agent 在一致的环境中接受评测，排除环境干扰。

4、LLM-as-Judge 智能评分机制：

采用大型语言模型作为自动化评分工具，基于预定义评估清单，对 Agent 的完整交互轨迹（系统提示、用户查询、Agent 响应、工具调用等）进行逐项判定，确保评分的客观性与效率。

5、全轨迹数据收集与量化分析：

评测过程中全程收集 Agent 的交互轨迹数据，通过计算 CSR（单项约束准确率）和 ISR（全约束成功率），对 Agent 的整体表现进行量化分析，为优化方向提供数据支撑。

OctoCodingBench多元应用场景：

1、Coding Agent 开发与训练：

为开发者提供标准化评测基准，精准定位 Agent 在指令遵循、过程合规方面的短板，指导模型优化训练，打造更符合企业协作规范的代码生成 Agent。

2、软件工程协作优化：

评估 Coding Agent 对项目规范（如代码风格、测试流程）的遵循程度，助力企业引入 Agent 时保障代码质量，提升团队协作效率，避免“代码能跑但不合规”的问题。

3、学术研究与模型对比：

作为标准化评测基准，为学术研究提供统一的对比维度，方便研究人员比较不同 Coding Agent 模型在指令遵循、过程合规方面的性能差异，明确研究方向。

4、AI 开发教育与培训：

帮助开发者、学生理解 Coding Agent 的行为模式与指令响应逻辑，学习如何设计清晰、有效的开发指令，提升 Agent 在实际开发场景中的应用效果。

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