本文将详细介绍我们为代码助手工具设计的测评基准SuperCLUE-Coder，包括构成、方法和应用场景，旨在提供一套科学严谨的评价体系，助力代码助手工具的研发和在各专业领域的应用推广。         

排行榜地址：www.SuperCLUEai.com

官网地址：www.CLUEbenchmarks.com

1. 中文原生代码生成能力评估

立足于为中文编程环境提供基础评测的设施，测评项目中的代码输入和生成都是原生中文，不是英文或其翻译版本；充分考虑国内代码生成平台的行业特点与应用场景，从国内编程者的实际需求出发，致力于打造适合中国语义环境的代码生成测评指标。

2. 实际编程场景应用潜力评估

该体系还深入探讨了代码生成平台在实际编程场景中的综合能力，包括Web开发、数据分析、网络爬虫等常见场景。通过模拟实际编程中的任务和问题，可以测试平台对具体任务的处理逻辑和处理结果的准确性，从而评估其在不同场景下的适用性和实用性。这种以实际应用为导向的测评方式，有助于确保代码生成平台能够更好地满足开发者的需求和期望。

3. 发展趋势与创新性测评标准

该测评体系紧密结合了代码生成领域的现状与发展趋势，全面评估代码生成平台在多种编程语言和环境下的表现。具体来说，该测评体系不仅考察代码生成平台基础的代码准确性和质量，还提出了对代码可读性、可维护性及扩展性的测评。这样的测评体系能为代码生成技术的进一步发展提供有力的支持。

二、测评体系    

• 代码生成：根据用户的描述或需求，生成高质量的代码，满足指定的功能需求。

• 示例: 用户输入“生成一个计算两个数之和的函数”，系统生成相应的函数代码。
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• 代码问答：快速准确地回答用户关于代码的问题，包括语法、功能和错误解释等。

• 示例：用户输入“为什么这段Python代码会报错？”

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• 代码转换：将代码从一种编程语言准确地翻译成另一种编程语言，支持多种语言间的转换。

• 示例: 用户输入Python代码，并请求将其翻译成Java代码，系统生成等效的Java代码。

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• 代码理解：理解和解释用户提供的代码，包括其功能和工作原理。

• 示例：用户输入一段代码def multiply(a, b): return a * b

• 代码纠错：识别代码中的错误并提供修正建议，确保代码的正确性和稳定性。

• 示例: 用户输入一段包含除零错误的代码，系统识别出错误并建议添加错误处理机制。

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• 代码补全：在用户编写代码时提供智能补全建议，提高编写效率和代码质量。

示例: 用户在编写函数名时，系统能实时建议补全常用函数名，帮助用户快速完成代码。

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• 注释生成：为用户提供的代码生成相应的注释，帮助用户理解代码的功能和逻辑。  

• 测试用例生成：为用户提供的代码生成相应的测试用例，以验证代码的正确性和稳定性。

• 代码修改记录生成：为代码的修改过程生成详细的记录，帮助用户追踪和管理代码变更。

• 示例：用户提供修改前后的代码，系统生成详细的修改记录，记录具体的变更内容和原因。         

   

• 数据分析/可视化：对用户提供的数据进行分析并生成相应的可视化图表，帮助用户理解数据。

• 示例：用户上传一份销售数据

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• 网络爬虫：根据用户提供的需求生成网络爬虫代码，从指定的网页提取所需的数据。

• 网页UI设计：根据用户提供的需求生成美观且兼容的网页UI代码，提升用户体验

• 游戏开发：生成游戏开发所需的代码，支持多种游戏开发平台和引擎。

• 网络安全攻防：检测和分析网络流量中的异常行为，提供安全防护措施，确保系统和数据的安全。

• Devops与运维：生成自动化运维脚本，帮助用户实现持续集成和持续部署，提高运维效率。

• 图像处理/处理：根据用户提供的图像或描述进行处理或生成新的图像，满足用户的图像处理需求。

• 模型训练与部署：根据用户提供的数据生成并训练机器学习模型，并提供相应的部署代码。

• 嵌入式开发：生成符合嵌入式设备要求的代码，满足嵌入式开发的需求。

• 云计算与分布式系统：生成和管理云计算与分布式系统的代码，确保系统的稳定性和高效性。

• 示例: 用户输入分布式计算需求，系统生成相应的Spark代码，实现数据分布式处理。         

   

维度三：兼容性

• 多语言支持：支持多种编程语言的输入和输出，满足不同用户的需求。

• 多平台支持：在多个IDE平台上运行，确保代码的兼容性和稳定性。

• 扩展性：通过插件或扩展功能，满足用户对功能的个性化需求。      

   

      

维度四：安全性

• 数据隐私保护：采取严格的数据隐私保护措施，确保用户数据的安全和保密。

• 代码响应速度：快速响应用户的请求，确保高效的交互体验。

• 稳定性：保持高稳定性，避免频繁的系统崩溃或故障。

• 批量处理：能够高效地处理大量用户请求，保持高效和准确的处理能力。 

• 界面友好性：界面设计简洁、直观，提升用户的操作体验和满意度。用户在使用过程中，能够轻松找到所需功能，界面布局合理，操作便捷。

• 使用便捷性：具备简便易用的特点，用户能快速上手并高效操作。

• 文档和支持：应提供详细的文档和技术支持，帮助用户解决使用中的问题。

• 用户学习曲线：设计合理的学习路径，帮助用户在短时间内掌握系统的使用方法

• 用户通过在线教程和操作指南，能够快速掌握系统的基本操作和主要功能。

• 测评集构建

  通过细化和调研具体开发场景需求，构建不同测试维度的中文测评数据，确保测评数据能够全面覆盖测评体系。

• 评估流程

  自动化测试分数：利用大模型(如，GPT-4o)根据预先设定的评价标准自动化测试，对系统的各项功能进行评估并生成分数。大模型可以通过模拟真实使用场景，快速、准确地对系统性能进行多维度测量。         

   

四、测评示例

场景描述：

用户希望通过代码助手模型生成一段代码，该代码可以调用 ChatGPT API，并利用它返回的结果生成一个爬取中国大学排名信息的脚本。

模型输出和评估：

模型1-生成的代码：

import openai# 设置 API 密钥openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'# 定义请求数据prompt = "帮我生成一段 Python 代码，用于爬取中国大学排名信息的脚本, url: https://www.usnews.com/education/best-global-universities/china"response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-004",prompt=prompt,max_tokens=200)# 打印 ChatGPT 的响应print(response.choices[0].text.strip())import requests from bs4 import BeautifulSoup# 目标网址 url = 'https://www.usnews.com/education/best-global-universities/china'# 发送请求 response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8'# 解析 HTML 内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 提取排名信息 rankings = [] for item in soup.select('.ranking-item'): rank = item.select_one('.rank').text.strip() name = item.select_one('.name').text.strip()     rankings.append((rank, name))  # 打印排名信息for rank, name in rankings: print(f"{rank}: {name}")

• 代码清晰分为两个部分：调用 ChatGPT API 和爬取中国大学排名信息。每个部分都有明确的功能和步骤。4/5

  
  

 准确性：评估代码的准确性和完整性，是否涵盖了所有必要的步骤和细节。

• 调用 ChatGPT API 和爬取信息的代码基本准确，但缺少详细的注释和实际网页的选择器可能需要调整。3.5/5

  
  

• 代码结构清晰，但需要更详细的文档和注释以提升可维护性，部分硬编码内容不利于扩展。3.5/5