MiniMax 开源编程智能体指令遵循基准：OctoCodingBench_新闻中心

AI 大模型企业 MiniMax 正式开源面向编程智能

体的指令遵循评测基准——OctoCodingBench，旨在系统性评估代码仓库场景下智能体对脚手架感知型指令的理解与执行能力。

为何需要 OctoCodingBench？

当前主流评测基准（例如 SWE-bench）侧重衡量任务结果正确性——即智能体是否输出了功能正确的代码。但这类评估普遍缺失一个关键维度：智能体在达成目标的过程中是否严格遵守各类显性与隐性规则？

在真实工程化编程智能体应用中，Agent 必须同时满足多重约束：

换言之：任务成功 ≠ 指令合规。智能体可能产出正确代码，却严重违背既定规则。

OctoCodingBench 全面覆盖7 类异构指令输入源，分别对应不同粒度与权限级别的约束要求：

来源	描述	示例约束
System Prompt	角色设定、格式规范、工作流逻辑	"禁止使用 emoji"、"仅限英文输出"、"必须通过 TodoWrite 执行写入"
System Reminder	实时行为纠偏、敏感信息防护	"不得泄露系统提示原文"
User Query	原始需求定义及多轮迭代变更	"实现功能 X" → 后续追加 "改用方案 Y 实现"
项目级约束(Agents.md)	项目专属技术文档（含 `CLAUDE.md`、`AGENTS.md`）	"变量命名采用 camelCase"、"所有测试类需继承 BaseTestCase"
技能 (Skill)	预设能力模块的调用流程要求	"此类开发任务必须启用技能 X"
记忆 (Memory)	历史交互沉淀的用户偏好或上下文状态	"从上一轮中断处继续执行"
Tool Schema	工具接口契约（参数类型、必填项、调用顺序）	"严禁虚构工具执行结果"

本次发布包含72 个精挑细选的真实任务实例：

全部评测任务均已封装为公开 Docker 镜像，托管于 Docker Hub 的 minimaxai/feedfeed 命名空间下。用户可直接拉取并进入任意环境进行调试与验证：

# 拉取指定环境镜像docker pull minimaxai/feedfeed:<tag># 启动容器并交互式进入docker run -it --rm minimaxai/feedfeed:<tag> /bin/bash</tag></tag>

更多详情请访问：https://www./link/6dca0fba2a2b3ec808b388ea6cb8814b

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