Roo-Code项目：如何为分布式AI编程评估系统添加新的编程练习
引言
在Roo-Code项目中，评估系统(Evals System)是一个创新的分布式平台，用于测试AI在不同编程语言中的编码能力。本文将详细介绍如何为该系统添加新的编程练习，包括为现有语言添加练习和添加对新语言的支持。
评估系统核心概念
什么是"Eval"？
在Roo-Code评估系统中，一个"eval"（评估）本质上是一个带有已知解决方案的编程练习，通过一组必须通过的单元测试来验证解决方案的正确性。每个eval包含以下关键组件：
- 问题描述：清晰说明需要实现的功能
- 实现桩：只有函数签名没有实现的骨架文件
- 单元测试：验证解决方案正确性的测试套件
- 成功标准：AI必须实现解决方案使所有测试通过
这种设计遵循"测试即契约"的原则——如果所有测试都通过，解决方案就被认为是正确的。这为跨不同编程语言和问题领域测量AI编码性能提供了一种客观、自动化的方法。
评估流程示例
- AI接收问题描述（如"实现一个反转字符串的函数"）
- AI检查桩实现和测试文件
- AI编写代码使所有测试通过
- 系统运行测试验证正确性
- 根据测试通过/失败率衡量成功
系统架构概述
Roo-Code评估系统由几个关键组件构成：
- 练习仓库：包含所有练习定义
- Web界面：用于创建和监控评估运行的管理界面
- 评估包：包含协调评估运行的控制器逻辑和执行单个任务的运行器容器代码
- Docker配置：包括控制器和运行器的容器定义，以及为评估运行提供Postgres和Redis实例的Docker Compose文件
当前支持的语言
系统目前支持以下编程语言：
- Go（使用
go test测试） - Java（使用Maven/Gradle测试）
- JavaScript（使用Node.js配合Jest/Mocha）
- Python（使用pytest测试）
- Rust（使用
cargo test测试）
为现有语言添加练习
第一步：理解练习结构
每个练习都遵循标准化的目录结构：
/evals/{语言}/{练习名称}/
├── docs/
│ ├── instructions.md # 主要练习描述
│ └── instructions.append.md # 附加说明（可选）
├── {练习名称}.{扩展名} # 实现桩
├── {练习名称}_test.{扩展名} # 测试文件
└── {语言特定文件} # go.mod, package.json等
第二步：创建练习目录
- 克隆评估仓库
- 创建练习目录：
mkdir {语言}/{练习名称}
第三步：编写练习说明
在docs/instructions.md中创建清晰的问题描述，包括：
- 问题描述
- 示例输入输出
- 约束条件
第四步：创建实现桩
创建主实现文件，只包含函数签名而不包含实现。例如：
Python示例：
def reverse(text):
pass
Go示例：
func Reverse(s string) string {
return ""
}
第五步：编写全面的测试
创建测试文件来验证实现。例如：
Python测试示例：
class ReverseStringTest(unittest.TestCase):
def test_reverse_hello(self):
self.assertEqual(reverse("hello"), "olleh")
Go测试示例：
func TestReverse(t *testing.T) {
tests := []struct {
input string
expected string
}{
{"hello", "olleh"},
}
}
第六步：添加语言特定配置
根据语言不同添加必要的配置文件：
- Go：创建
go.mod - Python：确保父目录有
pyproject.toml
第七步：本地测试
在提交前，本地测试你的练习：
- Python：
pytest -o markers=task 测试文件.py - Go：
go test
测试应该在使用桩实现时失败，在正确实现时通过。
添加对新编程语言的支持
第一步：更新语言配置
将新语言添加到支持列表中，修改相关配置文件。
第二步：创建语言特定提示
在评估仓库中创建prompts/{语言}.md，包含针对该语言的特定测试指令。
第三步：更新Docker配置
修改Dockerfile以安装新语言的运行时环境。
第四步：更新测试运行器集成
如果语言需要特殊的测试执行方式，更新测试运行器集成代码。
第五步：创建初始练习
为新语言创建2-3个初始练习，遵循前面描述的结构。
最佳实践
- 测试覆盖率：确保测试覆盖所有边界情况和典型用例
- 清晰的文档：问题描述应该明确无歧义
- 渐进式难度：从简单练习开始，逐步增加复杂度
- 语言特性展示：设计能展示语言特性的练习
- 一致性：遵循现有练习的结构和风格
总结
Roo-Code的评估系统提供了一个强大的框架来测试AI在不同编程语言中的编码能力。通过遵循本文的指南，开发者可以有效地扩展系统，添加新的练习或支持新的语言。这种模块化设计使得系统能够灵活适应各种编程语言和问题领域，为AI编码能力的评估提供了可靠的基础设施。
无论是添加新的练习还是支持新的语言，关键在于保持一致性、全面性和清晰性，确保评估结果的可比性和可靠性。
