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Comparez les agents IA (Claude Code, Codex, OpenCode) sur des tâches de codage réelles via des git worktrees et des vérifications standardisées.
Fournit un cadre rigoureux pour le benchmarking de plusieurs agents IA sur une tâche de codage spécifique au sein d'un dépôt. Elle automatise la création d'environnements isolés (git worktrees), exécute des vérifications de base et post-exécution, et capture des mesures de performance détaillées, notamment le temps d'exécution (wall-time), les codes de sortie et les coûts.
Utilisez cette compétence lorsque vous devez évaluer quel agent IA est supérieur pour un refactoring spécifique, une optimisation de performance ou la correction d'un bug. Elle est idéale pour des comparaisons objectives entre différents assistants de codage alimentés par LLM.
run_trial.py pour l'exécution des passages d'agents, monitor.py pour le suivi des progrès en temps réel, et parse_transcript.py pour agréger les résultats dans un rapport de comparaison.Spécifiquement conçue pour les agents capables d'exécuter des commandes bash et de lire/écrire des fichiers, notamment Claude Code, Codex et OpenCode.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
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