第 5 章 · Coding Agent 與程式碼生成¶

程式碼是「能創造新工具的工具」，生產級 Coding Agent 全景

配套專案¶

編號	專案	型別	一句話說明
5-1	code-for-math	✅	同模型同題集對比「純思維鏈」與「程式碼輔助」，後者用 sympy/numpy/scipy 在沙箱執行，準確率顯著更高
5-2	code-for-logic	✅	把「騎士與無賴」轉化為 CSP，用 `python-constraint` 定義約束並求解，對比自然語言推理與程式碼輔助
5-3	small-model-codified-rules	✅	τ-bench 航空客服對照實驗：把退款規則從提示詞搬進程式碼/工具後，小模型成功率與一致性大幅提升
5-4	paper-to-ppt	✅	把「做 PPT」重構為程式碼生成：Proposer 寫 Slidev，Reviewer 真渲染成 PNG 用 Vision LLM 檢查迭代
5-5	paper-to-video	✅	在「論文 → PPT」基礎上生成講解詞、TTS 合成、ffmpeg 逐頁同步成帶旁白的講解視訊
5-6	video-edit	✅	一段多場景視訊 + 一句自然語言需求，兩步 Vision 定位剪出片段，Reviewer 抽幀核對不合格則迭代
5-7	adaptive-log-parser	✅	遇到無法解析的新格式時不報錯，交給程式碼 Agent 生成 `parse` 函式，測試透過後熱更新進引擎，全程無人介入
5-8	log-diagnosis	✅	診斷 Agent 讀取真實 HTTP 軌跡、架構文件與 PRD，定位根因、生成迴歸測試並在修復前後重放；正式活動透過官方 GitHub MCP 建立真實 Issue 並保存脫敏收據
5-9	dynamic-form	✅	資訊不全時動態生成含級聯邏輯的 HTML 表單讓使用者一次性補全，彙總 JSON 交回 Agent
5-10	erp-agent	✅	中文自然語言轉 SQL 由 DB 執行，artifact 模式讓 LLM 只生成 SQL 製品不搬運資料，省 token 又防錯
5-11	conversational-ui	✅	自然語言提 UI 客製需求（顏色/字型/文案/佈局），Agent 改 React 原始碼借 Vite HMR 即時生效
5-12	agent-creator	✅	比較「複製已驗證範例後修改」與「從零生成」兩種 Agent 建立方式；兩臂均完成編譯、測試與真實 Kimi K3 工具呼叫驗證

專案型別說明¶

圖示	型別	含義
✅	可獨立執行	本倉庫自帶完整程式碼，設定好 API Key 即可執行
📖	復現指南	依賴需自行 `git clone` 的外部倉庫（訓練框架、評測基準等）
🚧	設計文件	僅包含架構與實現方案，可執行程式碼仍在完善中