zvzv1919/plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0

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license: mit
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# plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0

## Summary

| Metric | Value |
| --- | --- |
| Total instances | 100 |
| File matches | 63 (63%) |
| Function matches | 33 (33%) |
| File mismatches | 36 |
| No result | 1 |
| Avg turns | 3.5 |

## Config

```yaml
agent_func: locate
agent_module: agents.locator.plain
bench_name: plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0
collection: zvzv1919/swe-lite-sympy-11400-69d146b3787b38cf81b3a888
dataset: zvzv1919/prompter_v2
limit: 100
max_turns: 20
max_workers: 30
model: gemini-2.5-flash
offset: 200
repo_path: sympy__sympy-11400/sympy
repo_path_prefix: /Users/xuan.zhao/Documents/GitHub-zv/
shuffle: false
split: train
```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在软件工程与代码理解领域，plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0数据集的构建体现了自动化与结构化评估的融合。该数据集源自对特定代码库的定位任务，通过配置代理函数与模块，从预定义的基准集合中系统性地抽取了100个实例。构建过程设置了明确的轮次上限与工作线程数量，并基于大型语言模型生成交互序列，确保了数据生成的可控性与可复现性。

特点

该数据集的核心特征在于其精细的评估指标与结构化配置。数据集中包含文件匹配与函数匹配的精确统计，反映了模型在代码定位任务中的性能表现。其配置信息详尽，涵盖了使用的模型、数据来源、路径前缀及处理参数，为研究提供了完整的实验上下文。这种设计使得数据集不仅是一个结果集合，更是一个可追溯、可分析的评估框架。

使用方法

使用该数据集时，研究者可将其作为评估代码理解与定位模型的基准工具。通过解析其配置中的基准名称、数据集来源及模型信息，能够复现或对比相关实验。数据集中的实例序列与匹配统计可直接用于分析模型在多层次代码元素识别上的有效性。遵循其提供的结构，用户可以便捷地集成到现有的评估流程中，推动软件智能领域的实证研究。

背景与挑战

背景概述

在人工智能与软件工程交叉领域，自动化代码定位与修复任务日益凸显其重要性。plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0数据集由研究人员或机构zvzv1919构建，依托开源项目SymPy的代码库，旨在探索大型语言模型在代码理解与生成任务中的实际效能。该数据集聚焦于通过多轮对话交互，引导模型精准定位代码库中的特定函数或文件，核心研究问题涉及智能代理在复杂软件环境中的上下文理解与推理能力。其创建反映了当前AI辅助编程工具向细粒度、交互式方向发展的趋势，为评估模型在真实开发场景中的适应性提供了关键基准。

当前挑战

该数据集致力于解决软件工程中代码定位与理解的挑战，即如何让AI系统在庞大且结构复杂的代码库中准确识别目标元素。这一任务面临多重困难：代码语义的模糊性、跨文件依赖关系的复杂性，以及模型对编程语境动态变化的适应能力不足。在构建过程中，挑战同样显著，包括从原始数据集中提取并清洗有效对话实例、确保多轮交互的连贯性与逻辑一致性，以及处理代码库版本差异带来的噪声。此外，评估指标如文件匹配率与函数匹配率的平衡，亦对数据质量与任务设计提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在软件工程与代码智能领域，plain_gemini25flash-20t_prompterv2-200-healedfor0数据集以其精心构建的对话交互格式，为代码定位与理解任务提供了经典实验平台。该数据集模拟开发者与智能代理之间的多轮对话场景，其中代理需根据自然语言提示在复杂代码库中精准定位目标函数或文件。每一轮对话平均包含3.5次交互，体现了真实编程过程中逐步细化查询的典型模式，为研究代码搜索、程序理解及智能辅助工具的开发奠定了数据基础。

解决学术问题

该数据集有效应对了代码智能研究中长期存在的若干挑战，特别是自然语言与代码实体之间的语义对齐问题。通过提供包含文件与函数匹配标注的实例，它支持学者深入探索代码检索的准确性与鲁棒性，解决了传统方法在大型代码库中定位模糊或复杂查询时的性能瓶颈。其意义在于推动了基于对话的代码交互范式发展，为构建更人性化的编程辅助系统提供了关键评估基准，促进了软件工程与人工智能的交叉融合。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在对话式代码搜索与程序理解模型的创新上。研究者基于其多轮交互结构开发了新型序列到序列架构，增强了代理在长期对话中的上下文保持能力。同时，该数据激发了针对代码库语义索引、跨模态对齐技术以及少样本学习方法的系列研究，这些工作不仅提升了定位任务的性能，还进一步扩展至代码生成、缺陷检测等相邻领域，形成了以交互智能为核心的软件工程研究新脉络。