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通过沙盒复现流程，进行可重复的 AI 编码代理能力评测与分析。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"coder_eval" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请使用 coder_eval 对 Agent A 与 Agent B 进行同一套代码题评测。要求固定测试集、统一沙盒环境、开启可复现开关，并输出两者的得分排名与失败案例。
返回两名代理在每个用例上的通过率、错误原因、运行环境信息及可复现评分表。
请调用 coder_eval 输出一份可复现评测报告，包含执行步骤、沙盒配置、随机种子、关键指标变化和可视化数据摘要。
形成结构化报告，便于复验，包括环境参数、每轮结果和可追溯的数据化分析。
请用 coder_eval 对 v1 与 v2 两个版本在同一测试基准上运行多次评估，并给出基于数据的改进结论和置信度。
输出版本对比表与趋势结论，标注显著提升或退化点，支持后续迭代决策。
开发者在选择 AI 编程助手时，常需验证不同代理在标准任务中的稳定性和准确性，可用 coder_eval 在统一沙盒中重复对比，减少主观判断。
研究员对新模型版本进行验证时，需要可复现实验与量化指标，coder_eval 可提供数据驱动的对比基础，支持论文或报告中的客观结论。
产品团队在上线前做回归检查时，可用 coder_eval 对代理行为和通过率进行复测，帮助发现潜在回归风险并决策是否放量。
coder_eval 是用于评估 AI 编码代理及其能力的框架，核心特性包括沙盒化执行、结果可复现和数据驱动分析。
当前仅提供了能力简介，未给出安装命令、依赖或密钥要求，建议查看源码仓库中的文档与配置说明。
普通测试偏重功能正确性，而 coder_eval 强调 AI 编码代理评测场景，结合沙盒复现和指标化分析，更适合比较不同代理或模型版本。
为 AI 代理提供本地沙箱环境，安全执行代码与自动化任务。
优化 AI 编码代理的上下文窗口，隔离工具输出并显著减少上下文占用。
帮助编码代理以证据优先方式验证代码与改动质量
帮助开发者用轻量可审计的代码代理完成编程、检索、规划与代码调试评测。
为编码代理提供本地共享记忆、任务管理与交接协调的桌面枢纽。
为代码代理提供确定性调用图，减少改坏代码与无效 token 消耗