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prototypebench/prototypebench

Offener Benchmark für KI-Codierungsagenten zum Ausliefern von Full-Stack-Features (React+Vite+Tailwind/FastAPI+SQLModel). 71 aus PRs abgeleitete Aufgaben · 32k Tests · ausführungsbasierte Bewertung (pytest+Playwright) · ohne LLM als Richter.

Was ist prototypebench?

prototypebench/prototypebench ist ein offener Benchmark, der speziell für KI-gestützte Codierungsagenten entwickelt wurde, um ihre Fähigkeit zum Ausliefern vollständiger Full-Stack-Features zu bewerten. Er umfasst 71 Aufgaben, die aus echten Pull-Requests abgeleitet wurden, und bietet eine robuste Testbasis von über 32.000 Tests. Die Bewertung erfolgt rein ausführungsbasiert mittels pytest und Playwright, ohne den Einsatz eines LLM als Richter, was eine objektive und reproduzierbare Leistungsmessung ermöglicht. Der Benchmark unterstützt moderne Technologie-Stacks wie React+Vite+Tailwind für das Frontend und FastAPI+SQLModel für das Backend und ist damit ideal für Entwickler und Forscher, die die Effektivität ihrer KI-Agenten in realistischen Szenarien testen möchten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht prototypebench?

Offener Benchmark für KI-Codierungsagenten zum Ausliefern von Full-Stack-Features (React+Vite+Tailwind/FastAPI+SQLModel). 71 aus PRs abgeleitete Aufgaben · 32k Tests · ausführungsbasierte Bewertung (pytest+Playwright) · ohne LLM als Richter.

Übersicht

Dieser Benchmark bietet eine standardisierte Umgebung zur Bewertung von KI-Codierungsagenten beim Implementieren vollständiger Full-Stack-Features. Jede Aufgabe basiert auf einem realen Pull-Request und erfordert das Hinzufügen einer neuen Funktionalität über die gesamte Codebasis hinweg.

Hauptmerkmale

  • 71 Aufgaben: Abgeleitet aus echten Pull-Requests von Open-Source-Repositorys
  • 32.000+ Tests: Umfassende Testabdeckung für Frontend und Backend
  • Ausführungsbasierte Bewertung: Verwendet pytest und Playwright statt subjektiver LLM-Bewertungen
  • Moderne Stacks:
    • Frontend: React + Vite + Tailwind CSS
    • Backend: FastAPI + SQLModel

Unterstützte Plattformen

Dieser Benchmark kann mit jedem KI-Codierungsagenten verwendet werden, der:

  • Code in ein lokales Repository schreiben kann
  • Eine Terminal-Umgebung zum Ausführen von Tests bereitstellt
  • Mit Git-Repositorys interagieren kann

Einrichtung

  1. Repository klonen:

    git clone https://github.com/prototypebench/prototypebench.git
    cd prototypebench
    
  2. Abhängigkeiten installieren:

    pip install -r requirements.txt
    npm install
    
  3. Tests ausführen:

    pytest backend/tests/
    npx playwright test frontend/tests/
    

Aufgaben

Jede Aufgabe befindet sich im Verzeichnis tasks/ mit:

  • README.md: Aufgabenbeschreibung
  • prompt.md: Anweisungen für den KI-Agenten
  • tests/: Testspezifische Testfälle

Bewertungsmetrik

Die Bewertung erfolgt anhand folgender Kriterien:

  1. Testdurchlauf: Alle Tests bestehen (pytest für Backend, Playwright für Frontend)
  2. Codequalität: Der generierte Code entspricht den Projektstandards
  3. Feature-Vollständigkeit: Das Feature ist vollständig implementiert gemäß den Anforderungen

Beispiel

# Beispiel für eine Aufgabe
class Task:
    def __init__(self, id, description, repository, tests):
        self.id = id
        self.description = description
        self.repository = repository
        self.tests = tests

Beitrag leisten

Beiträge sind willkommen! Bitte lesen Sie CONTRIBUTING.md für Details.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – siehe LICENSE für Details.

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