Coding Agent 数据生产
围绕真实需求设计 Prompt、验收标准和上下文材料，采集 Agent 规划、执行、工具调用、修复与最终代码产物。
Coding Agent Data Lab
构建可验证的 Coding 数据与 Agent 评测闭环
我们提供真实工程任务设计、Agent 执行轨迹采集、代码产物运行验证、多模型横评与专家质检，帮助模型团队获得可信、可追溯、可训练的高质量 Coding 数据。
人工验收点
边界条件缺失
补充空输入校验与可运行测试
agent_task.py
- def normalize_labels(items):
- cleaned = []
- for item in items:
- value = item.strip().lower()
- if value not in cleaned:
- cleaned.append(value)
- return cleaned
真实仓库
环境构建、任务准入、难度分层
全轨迹
规划、工具调用、失败恢复、Patch
可验证
测试、Lint、Typecheck、专家复核
Services
聚焦高价值 Coding 与 Agent 数据
真实代码仓库轨迹数据
构建可复现工程环境，交付初始快照、任务元数据、模型 Session、Git Diff、Patch 与验证记录。
代码模型评测与偏好标注
统一条件下进行多模型横评、代码质量评分、轨迹质量评估、Bad Case 归因和专家反馈生产。
终端复杂任务基准构建
设计 Shell、Docker、数据库、Debug、安全和系统恢复类任务，配套标准解法与自动化验收测试。
Workflow
从任务设计到质量报告的闭环交付
01需求拆解
确认语言、框架、难度、验收指标和数据格式。
02环境搭建
准备仓库、依赖、容器、测试和准入检查。
03Agent Rollout
采集模型行为、工具调用、修改过程和最终产物。
04自动验证
运行测试、构建、静态检查、覆盖率与重复检测。
05专家质检
人工复核代码质量、任务完成度、轨迹合理性和数据可用性。
Quality System
卖的不是标注动作，而是可信的数据证据链
每批数据围绕来源、环境、执行、验证、审核和交付记录建立一一对应关系，支持客户进行抽检、回放和二次训练筛选。
可运行测试与失败证据
专家评分与分歧仲裁
代码 Diff、Patch 和日志留痕
数据去重、许可证和合规检查
Contact
一起构建下一代 Coding 数据工厂
欢迎模型公司、Agent 团队、数据平台和标注公司洽谈 Coding 数据、Agent 评测、真实工程轨迹和专家质检项目。
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