RealDevWorld：首个面向 AI 开发的生产级软件工程基准

随着 AI 编程能力的快速演进，越来越多的模型可以“一键生成”完整应用。但一个问题随之而来：我们该如何判断这些 AI 生成的应用，是否真的可用？

传统的代码评测方法，如 LeetCode 式的算法题或单元测试覆盖率，已无法满足对现代 Web 应用的评估需求——因为它们衡量的是代码正确性，而非实际功能完整性与用户体验一致性。

• 项目主页：https://realdevworld.metadl.com
• 数据：https://huggingface.co/datasets/stellaHsr-mm/RealDevBench

RealDevWorld 应运而生。它不是一个普通的代码测试集，而是首个专为评估 AI 在真实软件开发任务中表现而设计的综合性基准测试平台。

它的目标很明确：让 AI 生成的应用，经得起生产环境的考验。

为什么需要 RealDevWorld？

当前 AI 编程面临三大评估困境：

1. 生成代码 ≠ 可运行系统
   很多模型能写出语法正确的代码，但无法保证项目可部署、前端可交互、后端能响应。
2. 缺乏真实场景约束
   合成性编码任务（如“写一个排序函数”）脱离真实开发语境，忽视了依赖管理、UI 设计、跨文件协调等关键环节。
3. 传统测试无法自动化评估交互式应用
   网页不是静态脚本。点击按钮、表单提交、页面跳转……这些用户行为难以通过单元测试捕捉。

RealDevWorld 的出现，正是为了填补这一空白。

核心能力：用 AI 评估 AI

RealDevWorld 引入了 AppEvalPilot ——一个基于智能代理（intelligent agent）的自动化评估系统，具备 GUI 理解能力和端到端操作能力。

它不仅能运行生成的应用，还能像真实用户一样：

• 启动服务
• 访问页面
• 模拟点击与输入
• 验证功能流程是否完整
• 检查部署质量与响应性能

这意味着，评估不再依赖人工抽查或预设测试用例，而是由 AI 自动完成从“构建”到“使用”的全流程验证。

数据集概览：194 个真实开发任务

RealDevBench 是 RealDevWorld 的核心数据集，包含 194 个精心策划的真实项目需求，覆盖多种应用场景：

每个项目都包含：

• 明确的功能需求说明
• 多模态输入要求（如图片、文档、3D 模型、数据文件）
• UI/UX 设计指导
• 部署与运行期望

此外，团队还公开了 54 个标准化测试样本，可用于快速批量评估不同模型的输出质量，兼顾效率与可比性。

不止于“写代码”：评估完整的开发链路

RealDevWorld 的评估维度远超传统编码任务，涵盖现代软件开发的关键环节：

✅ 多文件结构组织
✅ 前后端协同能力
✅ 静态资源处理（图像、样式、脚本）
✅ 用户界面可用性
✅ 实际部署可行性（Docker、端口配置等）
✅ 功能流程闭环验证

这使得它成为目前最接近“生产就绪”标准的 AI 开发评估体系。