RealSWE：真实用户请求下编码智能体的组合评估
原文标题：RealSWE: A Compositional Evaluation of Coding Agents under Realistic User Requests
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
RealSWE基于真实用户请求的差异，构建了381个多变量任务族，评估编码智能体性能。结果显示真实输入使解决率平均下降6.4个百分点，并可能改变模型排名，且明确期望行为与动机能显著提升性能。
- 问题
- SWE-bench类基准的任务来自精心整理的GitHub issue，与真实用户简短随意的请求差距大。
- 方法
- 定义六类信息分类与四个语言风格维度，基于SWE-bench Verified/Pro构造381个仅信息组成与风格不同的多变量任务族。
- 结果
- 真实输入使解决率平均下降6.4个百分点并可能改变模型排名；加入期望行为与动机显著影响性能，环境信息与复现步骤只增token无收益。
- 影响
- 评估编码智能体不能只看SWE-bench分数，真实用户请求下的排名可能不同，提示中应优先写清期望行为与动机。
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