为代码大模型和AI编程助手提供"从问题到修复"的完整决策链轨迹数据，对标SWE-Benchmark，加速软件工程AI落地
对标SWE-Benchmark国际标准 · 深耕代码轨迹语料采集与标注
软件工程大模型训练缺乏真实世界的决策过程数据，模型能力难以突破
现有代码模型擅长代码生成，但在真实软件工程任务如Bug定位、调试修复上能力薄弱，难以解决复杂工程问题。
真实软件工程任务训练数据稀缺，模型在合成数据上表现良好，迁移到真实项目时性能大幅下降。
现有代码数据集只包含代码本身，缺少从问题理解到代码修改的完整决策链条，模型无法学习工程思维。
多Agent协作的代码开发场景日益普遍，但协作过程轨迹数据无人系统化采集，无法训练协作型代码智能体。
覆盖软件工程全生命周期的代码决策轨迹采集与标注能力
GitHub Issue到PR全链条采集
代码导航与定位决策记录
调试迭代过程全链条记录
多Agent协作轨迹采集
代码审查(Review)轨迹标注
Bug修复验证过程记录
测试用例生成轨迹标注
重构决策过程标注
对标国际标准数据集
| 参数项 | 规格 |
|---|---|
| 数据格式 | 问题描述+代码导航+修改+验证全链条 |
| 对标标准 | SWE-Bench / SWE-Bench-Verified |
| 语言覆盖 | Python/Java/JavaScript/Go/Rust/C++等 |
| 采集方式 | 真实GitHub项目 Issue→PR |
| 标注维度 | 决策链/代码变更/测试验证/Agent协作 |
| 数据规模 | 持续扩充中 |
| 质量保证 | 三级标注+一致性检测 |
用代码轨迹语料进行SFT训练，提升模型在真实工程任务上的表现。
Copilot类产品优化，从补全代码升级到解决真实工程问题。
训练自动Bug修复智能体，从定位到修复验证全流程自动化。
训练多Agent代码协作系统，模拟真实团队开发流程。
基于审查轨迹训练代码审查智能体，提升研发效率与质量。
"朗慧的代码轨迹数据让我们的SWE-Bench通过率显著提升"
"有了完整的决策链数据，我们的AI助手不再只是补全代码，而是能真正解决工程问题"
"轨迹数据的标注质量很高，决策链完整性远超同类产品"
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