多维性能评估体系构建方法
建议采用分层评估策略：
- 基础指标监测::
1. 使用内置的–report参数生成标准评估报告（含解决率、API调用次数等）
2. 跟踪单任务进化轮次与最终方案质量的相关性 - 深度质量分析::
1. 对生成的代码方案进行静态分析（复杂度、可维护性评分）
2. 使用SonarQube等工具进行质量门禁检查 - 对比实验设计::
1. 在相同任务上对比SE-Agent与传统prompt工程的差异
2. 通过A/B测试验证不同进化算子的效果
SWE-bench基准测试显示，SE-Agent的突出优势体现在：
– 跨任务泛化能力（解决80% verified问题）
– 方案可执行率（92.3%的生成方案可直接通过测试）
– 迭代效率（平均3.2轮进化达到最优）
建议团队建立自定义评估矩阵，重点跟踪与业务相关的核心指标。
This answer comes from the articleSE-Agent: a framework for self-optimizing AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何评估SE-Agent在特定软件开发任务中的性能表现？
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