JetBrains 的研究员翻了 4,782 段真实会话，都是工程师在自己 IDE 里跟 coding agent 的对话，一共约 14,000 条用户消息。
结论一句话：你现在用来给 agent 打分的那些基准，测的根本不是人怎么用它。
SWE-Bench Pro 里 93.8% 的任务是加功能和修 bug，而且每条任务都是一条完整的消息扔过去，agent 一次看清全貌再动手。
真实会话里，加功能只占 19%，修 bug 占 26%，两个加起来不到一半。
剩下的在干什么？问代码怎么运作的占 6%，一般性编程问题占 10%，还有规划、代码审查、重构、跑命令、调试，这些事在 SWE-Bench Pro 里一项都没有，因为那个基准的题目定义里根本不存在「问一句」这种动作。
一半的会话只有一条消息
他们把每条会话按用户消息数数了一遍。
50.9% 的会话只有一条消息，16.2% 两条，8.8% 三条，往后再数到五条，加起来的比例已经不到 15%。
所以后续分析只看「至少三条消息」的 33%，他们叫长会话，一条消息那叫一次性问答。长会话里消息的构成是这样：问项目自己的代码 6%，一般编程问题 10%，剩下的分散在规划、审查、重构、调试、执行上，加功能和修 bug 已经被稀释成小头。
而 SWE-Bench Pro 被同一个分类器标过之后，是 55% 加功能、39% 修 bug、6% 重构。然后没了。
三个公开语料，三种完全不同的走法
他们还拿三个公开的 agent 对话集做了同样的标注。
SpecStory 是公开的 IDE 会话导出，1000 条里有 521 条是长会话，最接近他们自己的数据，规划占比明显高。
DataClaw 是社区分享的会话，585 条长会话，几乎全是执行类和短指令。SWE-chat 是真实用户在聊天界面里的记录，698 条长会话，执行和规划最多。
三个数据集来自不同产品、不同用户、不同采集方式，所以他们不做数量对比。但有一点很硬：拿其中任何一个当标准去校准基准，得到的题目配比都不一样，而这种差别不是样本量能抹平的。
连他们自己的 4,782 条也不算真相。用他们的话说，目标得先选定，再声明出来；没有默认的那一个。
这句话是整个研究的骨架。以前大家默认「用 GitHub issue 造任务就是真实的」，这篇说不是，issue 只是众多人群里的一种，换一批人数据就换一副样子，谁也没有资格说自己的那份是标准。
他们没造新基准，而是改装旧基准
新建一套交互式基准，等于把 SWE-Bench 这些年攒的仓库、环境、测试全扔了。所以他们选了另一条路：任务、仓库、测试、原始需求全留着，只重写用户消息。
做法是把每个 issue 拆成三条有序请求，凭空捏造的内容一点也不许有。每条请求必须能在上一条留下的代码状态上动手，标识符和代码片段原样保留，拆完再用另一个模型检查一遍有没有丢需求。731 条公开的 SWE-Bench Pro issue 里，31 条没过校验，剩下 700 条。
700 条就是全部战场，后面的所有数字都从这儿来。
原来的 issue 大概一千字一条消息，全塞在一段里。拆完之后长这样，第一句只给主症状，边界条件留到第二第三条。
qutebrowser 有个 LinkedIn 打不开的 issue，原因是老版本 QtWebEngine 缺 Array.prototype.at。
第一条请求只说「修一下 LinkedIn 在 macOS 上加 QtWebEngine 5.15.2 打不开的问题，用 polyfill 兜住」。
第二条才补「必须覆盖 6.3 之前没有原生支持的版本，正索引和负索引都要对」。第三条才说「越界要返回 undefined，只在原生方法缺失时才注入」。
三条一对，一条消息里的完整规格被摊成了三次渐进披露。
还往里塞了「问项目本身」的问题
真实会话里 6% 是在问项目代码怎么回事，这类任务 issue 基准里一条都没有。于是他们让模型读仓库加一条已经解过这道题的轨迹，生成一到三个问题。
每个问题带两样东西：一份参考答案，和一个能跑的证据脚本。造数据集时在干净仓库里跑一遍，跑不出证据、或者改动了仓库，这题直接扔。
这条规则顺手排掉了一类问题：答案不在代码里的（「当初为什么这么设计」），物理上不存在。
qutebrowser 那道题后来配了一个问题，答案里点了两个配置项、走了五个文件。
拆完之后，成本翻倍，分数没动
下面是全文最值钱的一段，四个模型、700 条任务、三种喂法、每种跑三遍。
单发就是原始 issue 一条消息扔过去。拆分是把三条请求依次发，中间不补充。拆分加问答是再加进那些仓库问题，位置由优化器选。
结果是拆分让每个模型的成本涨了 2.0 到 2.6 倍。
仓库没变、测试没变、需求一条没加，多出来的钱全花在「需求分批到货」这件事上。
分数几乎没动。GPT-5.6 Terra 持平，其余三个平均掉 4 到 5 个点，跟同一种设置反复跑三次的波动差不多。
他们还做了个对照，把三条改写后的请求拼成一条发出去，三个 GPT 模型的成本和分数都贴回单发那一档。所以贵在用三条发这个动作上，不是在改写措辞上。
拆开之后有了中间检查点
一条长需求跑到底，你只拿到一个最终分数，对错全糊在里面，想知道是哪一步塌的只能自己回去翻轨迹。拆成三步就能在每一步跑一次测试，只按已经露出来的需求判分，错在哪一步一眼看得出来。
64 条任务的消融里，通过率和测试通过率随着每条请求往上爬。一个问题变成几个可核验的检查点，诊断起来清楚得多。
这大概也是拆分唯一的收益，除此之外它只有成本。
它还没解决什么
只生成了两种消息：拆开的需求，和问仓库的问题。真实会话里的规划、审查、执行、没有修复的调试，全都还没生成器，而且大部分连「怎么自动判对错」都还没想清楚。
还有一条：所有消息在跑之前就写死了。可复现是真的，「用户」不会根据 agent 回应改口也是真的。
研究到此为止，剩下那些他们自己列了一串没做的，末尾连「分类器没有人工标注的准确率集」这种短板也写上了。
这个结论对写代码的人有什么用
以前看模型榜单，默认那个数字代表「它有多会写代码」。这篇的说法是，那个数字里还包着一样你从来没在选择的东西，就是它被要求用什么样的节奏干活。
同一个模型，需求一次给全还是分三次给，成本差一倍多，分数差不多。那你在自己项目里怎么提需求，就是一道单独的题，而且是你能控制的那道。我平时的习惯是一条消息把背景、目标、约束全写清楚，看完这篇不打算改，真到了纠结成本的时候，先看的是它多绕了几步，而不是它答得对不对。
一个有趣的推论：如果所有基准都按「一次给全」来测，被训练出来的模型也会习惯这种节奏，那真实会话里那些追问、纠偏、渐进披露的能力，谁也测不出来。
回头看你最近的几次 agent 会话，是一条消息解决的多，还是来回好几轮的更多？