一位开发者创建了一种实用的方法来评估新的代码模型，该方法利用了他自己的Git存储库历史。这种方法包括从提交消息中提取已完成的任务，并将生成的diff作为参考输出。然后，一个脚本通过让候选模型生成这些diff来测试它们，一个运行器将结果分为三类：硬失败、软失败或通过，重点是模型的输出是否有效且在预期范围内。 AI
影响 为开发人员提供了一个实用的、个性化的测试框架，用于在集成新代码模型之前对其进行评估。
排序理由 该项目描述了个人为评估代码模型而开发的实用工具/方法。
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<p>Every few weeks a new coding model launches with a price tag that makes the incumbent look embarrassing, and my feed fills up with people rewriting their configs on day one. I've been burned by this twice: once a "drop-in replacement" silently stopped emitting valid unified di…