最严AI码农考试出炉，通过率竟低至0.261，原因竟是……

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AI码农的入职考试，我挖到了最刁钻的那一套

点开GitHub，让AI帮我写段代码，甚至修个bug，这事我们都干过。

它写得飞快，语法漂亮，结果跑起来…要么和环境打架，要么把项目原有的规矩破坏得一干二净。这时候你才明白，找个“能跑通代码”的AI容易，找个“懂团队规矩、能协作”的AI队友，太难了。

问题出在哪？过去的测试，就像只考学生能不能解出最后那道大题，却不管他的解题步骤是不是瞎写、有没有违反考场纪律。

今天，风向彻底变了。

MiniMax在1月14日开源了一套名为 OctoCodingBench 的基准测试。它不是考AI“能不能”，而是考AI“守不守规矩”。它模拟的，是一个真实码农踏入成熟项目仓库后会面临的一切：这里有一堆成文的、不成文的规矩。

这不再是单兵作战的能力测试，而是一场沉浸式的“团队协作”入职考试。

规矩从哪来？它设置了七重“紧箍咒”

过去评估AI编程，指令通常只有用户说的一句话。但现实项目里，约束无处不在。

OctoCodingBench的狠活，是把约束分成了 7种不同来源，全方位模拟一个“刺头”新员工会遇到的念叨：

1. 系统提示（老板定的总章程）
2. 系统提醒（干到一半的实时警告）
3. 用户查询（你提的具体需求）
4. 项目级约束（团队的代码风格、必须跑的测试）
5. 技能要求（比如必须用某个函数库）
6. 历史记忆（不能和之前的修改冲突）
7. 工具架构（调用工具的固定顺序，比如必须先“读”再“改”）

这意味着，AI不仅要理解你要什么，还得时刻记得：老板不喜欢用全局变量、这个项目必须用Pytest、修改前务必先看历史记录……

它甚至设置了 “冲突指令” 的场景——当不同来源的规矩打架时，AI能否判断谁的优先级更高？这考的是真正的工程判断力。

怎么打分？过程合规，一票否决

怎么评判AI是否守规矩？OctoCodingBench的方法干脆得像质量检测。

它把整个任务拆解成一张包含2422个检查项的清单，每个检查项对应一条具体的规则。AI的每一步操作都会被记录、分析，任何一项检查失败，都算违规。

最终给出两个分数：

• CSR（单项准确率）：AI在所有细项规矩上的平均遵守程度。
• ISR（实例成功率）：在72个完整测试场景中，能够100%遵守所有相关规则通过的比例。这个极其严苛。

目前公布的排行榜上，MiniMax自家的 M2.1模型得分0.261。别觉得这个数字低，在如此严苛的“过程合规”考核下，这已经是目前已知的最好成绩。它赤裸地揭示了现状：让AI成为一个守规矩的协作者，还有很长的路要走。

为什么这件事如此重要？

因为AI编程的战场，正在从“玩具项目”转向“真实生产环境”。

一个只会写单文件的AI，是实验室里的天才。而一个能理解团队规范、遵循代码库约束、在复杂工具链中正确操作的AI，才是企业愿意付费的“生产力”。

OctoCodingBench的价值，就是为这个转变树立了一把清晰的尺子。它让所有研究者、开发者都能用同一套高标准，去衡量和打磨自己的AI编程助手。

它本质上在推动一件事：让AI从炫技的“独行侠”，进化成靠谱的“团队成员”。

这个基准已经开源在Hugging Face上。任何想训练或评估AI编程能力的人，都可以用它来“拷问”自己的模型。透明、可复现，把能力摆上台面。

这或许是一个新时代的开端：今后评价一个AI程序员，我们不再只问“你的代码跑通了吗？”，而是会问——

“你的代码，懂我们的规矩吗？”

所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood(读者也可此微信一起交流）。