Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
SWE-bench 基准由普林斯顿大学 NLP 团队于 2023 年发布，从 12 个真实开源 Python 项目中抽取 2294 个经过验证的 Issue-PR 配对
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/6/2026
First Seen
Sources
Claude Code深度解析：为何成为最强AI编程工具
bilibili小码学IT7/2/2026
Related Claims
UnverifiedSWE-Bench 的测试集来源于 Django、Flask、NumPy、Scikit-learn 等主流 Python 开源项目的真实 Bug 报告71% similarPartially VerifiedSWE-Bench测试集包含来自12个主流Python开源项目的2294个真实Bug修复任务70% similarUnverifiedSWE-bench 的评测任务来自 12 个主流 Python 开源仓库，包括 Django、Flask、scikit-learn 等66% similarUnverifiedDify于2023年开源，基于Python构建，支持Docker一键私有化部署，内置Prompt编排、RAG管道、工具调用等模块65% similarPartially VerifiedSWE-bench收集的项目包括Django、scikit-learn、sympy等知名Python开源项目65% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/117222API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/117222MCP
get_claim(id=117222)