一、主要功能

1. 多维度任务评估：支持修补、bug 修正、PR 审查、测试生成、静态分析等多种真实软件开发工作流的效果测评。
2. 公平对比排名：通过统一评分规则生成排行榜，清晰呈现不同 AI 编码智能体的性能差异。
3. 自定义数据集支持：采用 “自带数据集”（BYOD）模式，允许用户导入个性化数据集进行专属评估。
4. 标准化基准提供：推出 Spring Benchmark 等行业验证的基准测试，设定技术标准并支持多语言扩展。
5. 开放协作贡献：支持技术厂商、开发者贡献语言、框架或库相关的基准测试资源，丰富平台测试场景。

二、技术原理

1. 灵活架构设计：基于路径化架构搭建，实现不同工作流的解耦评估，确保测试流程的可扩展性。
2. 透明评分体系：制定统一且公开的评分规则，评估流水线、基础设施完全开源可验证，保障结果可信度。
3. 多源数据整合：整合行业验证数据集与用户自定义数据集，通过标准化格式适配不同测试需求。
4. 中立执行环境：提供 decoupled on-premises 基础设施，避免厂商或 AI 偏见，确保评估环境的一致性。

三、应用场景

1. AI 编码工具性能对比：开发者或企业在选择 AI 编码辅助工具时，通过平台数据对比不同产品的实际效果。
2. AI 工具迭代优化：编码智能体提供商利用平台基准测试，验证新功能效果并针对性改进产品性能。
3. 技术生态适配验证：技术厂商为自身语言、框架或库构建基准测试，确保 AI 工具的适配性与实用性。
4. 个性化需求评估：软件开发团队导入内部项目数据集，测试 AI 工具在特定业务场景下的应用表现。
5. 行业标准制定参考：通过多方协作贡献的基准数据，为 AI 辅助软件开发领域提供性能评估参考标准。

四、使用方法

1. 访问平台资源：通过官方网址或 GitHub 仓库，了解基准测试的实现细节、数据集格式与贡献流程。
2. 选择测试方式：直接使用平台现有基准测试，或按照指导原则上传自定义数据集（BYOD 模式）。
3. 执行测试任务：在解耦的基础设施上运行目标 AI 编码智能体，平台自动完成评估流程。
4. 查看与分享结果：获取测试评分与排名数据，可选择公开结果或内部用于工具选型与优化。
5. 参与贡献协作：技术专家可按规范贡献数据集或基准测试方案，参与平台生态建设。

五、适用人群

1. AI 编码智能体提供商：需要验证产品性能、展示行业竞争力的企业或团队。
2. 技术厂商：维护编程语言、框架或库，需确保 AI 工具适配性的开发者与组织。
3. 软件开发团队：寻找合适 AI 辅助工具，或评估工具在特定项目中适用性的工程师。
4. 行业研究者：从事 AI 辅助软件开发领域研究，需要标准化测试数据的科研人员。
5. 技术决策者：为企业选择 AI 编码工具，需要客观性能数据支持决策的管理人员。

六、优缺点介绍

1. 优点

• 开放性强，支持多语言、多框架、多工作流，适配场景广泛。
• 评估流程透明可重复，结果公平可信，无厂商或 AI 偏见。
• 支持自定义数据集，满足个性化与特定业务场景的评估需求。
• 由社区协作共建，通过 Linux Foundation 管理，具备长期可持续性。
• 基准测试基于真实软件工程任务，评估结果实用性强。

2. 缺点

• 部分主流 AI 编码工具（如 Copilot CLI）暂未正式上线测试，排名覆盖不够全面。
• 自定义数据集需遵循特定规范，存在一定的使用门槛。
• 目前基准测试数量有限，需依赖社区持续贡献丰富测试场景。
• 测试执行耗时较长（部分测试超 24 小时），快速评估需求难以满足。