为什么编程智能体需要“守规矩”？

现在越来越多的开发者开始用AI助手写代码——自动补全、生成函数、修复Bug，听起来很美好。但你有没有遇到过这种情况：AI写出来的代码能跑，但格式乱七八糟，用了禁用的库，或者改了不该改的配置文件？

问题不在“能不能做”，而在“该不该做”。真正的工程环境不是实验室，团队协作、代码审查、安全审计、CI/CD流水线，每一步都有规矩。AI助手如果只追求“完成任务”，却不遵守这些潜规则，反而会拖慢整个团队的进度。

OctoCodingBench：第一个真正考验AI“职业素养”的测试

MiniMax 最近开源的 OctoCodingBench，不是又一个“能跑多少测试用例”的榜单，而是一套专门测试AI在真实开发环境中“懂不懂规矩”的评估体系。

它不问“你写对了吗？”，而是问：

• 你有没有按项目里的 .editorconfig 设置缩进？
• 用户让你改功能，你有没有先查文档，而不是直接重写核心模块？
• 系统提示你“别用 eval”，你听没听？
• 你用的工具链（比如 Git、Docker、CI 脚本）是不是按团队约定走的？

这些细节，过去没人测，但工程师每天都在踩坑。

7类真实指令，2422个检查点，不玩虚的

OctoCodingBench 的7类指令来源，全都来自真实开发场景：

• 系统提示：比如“禁止使用 insecure 的 npm 包”
• 项目约束：比如“本项目必须用 TypeScript，禁用 var”
• 用户查询：用户说“帮我加个登录”，但没提要兼容旧版浏览器，AI要不要主动问？
• 记忆：之前你改过同一个文件，AI还记得你上次的修改风格吗？
• 工具架构：你用的是 Claude Code 还是 Droid？它们的 API 调用方式不同，AI会不会乱用？

每个实例都经过真实项目抽样，72个案例覆盖了前端、后端、DevOps、脚本自动化等常见场景。每个案例下平均有30多个检查项，总计2422个，全是可验证的“是/否”判断——没有模糊评分，没有主观打分。

开箱即用，谁都能测

你不需要装一堆复杂环境。所有测试环境都打包成 Docker 镜像，一行命令就能跑起来：

docker run --rm -it minimaxai/octocodingbench:latest

支持主流智能体框架，包括 Claude Code、Kilo、Droid 等实际在用的工具。你可以直接拿你正在用的AI助手跑一遍，看看它在真实项目里会不会“翻车”。

这不是评测，是给开发者的一份“避坑指南”

我们不需要一个“最会写代码”的AI，我们需要一个“最懂团队”的AI。

OctoCodingBench 不是给算法工程师看的，是给一线开发者用的。你可以用它：

• 选型：哪个AI助手更靠谱？别只看论文指标，跑一遍就知道。
• 调教：你的AI总爱自作主张？用这个清单，告诉它“别乱改”。
• 培训：团队新人刚用AI写代码？用这个数据集做一次“AI行为规范”培训。

别再让AI“好心办坏事”

一个AI生成了100行正确代码，但删掉了你项目里的 .gitignore，导致敏感信息被提交——这种事，你敢让它在生产环境跑吗？

OctoCodingBench 告诉我们：AI的“聪明”不是终点，“靠谱”才是。

现在，你可以直接下载数据集，测试你用的AI助手：

https://huggingface.co/datasets/MiniMaxAI/OctoCodingBench