SWELancer-Benchmark：评估前沿LLM在真实世界自由软件工程中的表现

SWELancer-Benchmark：评估前沿LLM在真实世界自由软件工程中的表现

SWELancer-Benchmark This repo contains the dataset and code for the paper "SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SWELancer-Benchmark

项目介绍

SWELancer 是一个开源项目，旨在研究前沿大型语言模型（LLM）在真实世界自由软件工程中的表现。该项目提供了一个数据集和代码，用于支持研究论文 "SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering?"。通过此项目，研究人员可以深入了解LLM在实际软件开发任务中的表现，以及其潜在的盈利能力。

项目技术分析

SWELancer 项目基于 Python 3.11，这是目前最稳定的版本。项目使用虚拟环境来管理依赖项，提供了预构建的虚拟环境，以简化用户的设置过程。用户可以选择使用预构建的环境，或者自己创建一个新的虚拟环境。项目依赖项包括但不限于 uv，这是一个轻量级的开源软件包管理器。

项目通过Docker容器来进行环境隔离和部署，提供了针对不同计算机架构的Dockerfile。这使得项目可以在多种环境下稳定运行，减少了环境配置的复杂性。

项目运行时，需要配置环境变量，包括OpenAI API密钥和用户名等。这些变量在 sample.env 文件中有模板，用户需要创建一个 .env 文件并复制这些内容。

项目及技术应用场景

SWELancer 的核心在于评估LLM在软件工程领域的实际应用能力。项目通过模拟真实世界的自由软件工程任务，让LLM完成这些任务，并评估其表现。以下是一些可能的应用场景：

1. 代码生成和修复：LLM可以帮助自动生成代码片段，修复已知错误，提高开发效率。
2. 功能增强：通过LLM，可以自动识别代码中可能的改进点，增强软件功能。
3. 性能优化：LLM可以分析代码性能，提出优化建议。
4. 自动化测试：LLM可以辅助生成测试用例，提高测试覆盖率。

项目特点

1. 真实的评估环境：SWELancer 使用真实世界的数据集，模拟真实的软件工程任务，使得评估结果更加可靠。
2. 灵活的扩展性：项目提供了自定义计算机接口的示例，用户可以根据自己的计算环境进行扩展和适配。
3. 易于部署：通过Docker容器，项目可以在多种硬件和操作系统上部署，降低了用户的使用门槛。
4. 资源管理：项目提供了资源管理的最佳实践，包括适当的资源清理和生命周期管理。
5. 安全性：项目考虑了任务之间的隔离，以及敏感数据的适当处理。

总结，SWELancer-Benchmark 是一个值得关注的开源项目，它不仅提供了对前沿LLM在软件工程领域应用的深入评估，还为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来进一步探索LLM的潜力。通过该项目，我们可以更好地理解LLM在软件开发中的实际应用价值，为未来的研究和应用提供宝贵的参考。

SWELancer-Benchmark This repo contains the dataset and code for the paper "SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/SWELancer-Benchmark