Step Code mã nguồn mở của Jieyue Xingchen: tự kiểm thử đạt ngang DeepSeek Harness, tiết kiệm token hơn

动察 Beating AI tin nhanh, Step Star mở mã nguồn công cụ lập trình AI Step Code v0.1.0, sử dụng giấy phép MIT. Nó chạy trực tiếp trong terminal, có thể đọc ghi mã, chạy kiểm thử và thực thi các tác vụ phát triển, còn hỗ trợ MCP, Agent Skills và plugin Claude Code. StepPage tích hợp sẵn có thể xuất bản trang web tĩnh cục bộ lên mạng chỉ bằng một lệnh.

Step Code chủ đả sử dụng ít token. Trong đánh giá chéo Terminal-Bench 2.1 của chính Step Star, nó hoàn thành 72/89 tác vụ, đạt 80,9%, ngang bằng cao nhất với DeepSeek Harness, nhưng lượng token tiêu thụ thấp hơn.

Bài kiểm tra tác vụ dài Multi-Frame do Step Star tự xây dựng có tổng cộng 150 câu hỏi, Step Code hoàn thành 110 câu, đạt 73,3%, trung bình mỗi câu tiêu thụ 5,09 triệu token, trong 6 harness được so sánh đồng thời đạt tỷ lệ vượt qua cao nhất và lượng token tiêu thụ thấp nhất.

Tuy nhiên Step Star không công bố vòng đánh giá chéo này cụ thể dùng mô hình nền tảng nào, cũng không phân tích chi tiết những token này được tiết kiệm như thế nào. Phía chính thức chỉ đề cập Step Code cùng dòng mô hình Step đã được tinh chỉnh cho mức tiêu thụ token.

Trong mã nguồn cũng có thể thấy nhiều thiết kế「tiết lưu」: đọc tệp và đầu ra lệnh sẽ giới hạn độ dài, tìm kiếm cố gắng thu hẹp phạm vi trả về, hội thoại dài mặc định sẽ nén ngữ cảnh, system prompt cũng yêu cầu nếu có thể gọi công cụ trực tiếp thì không mở thêm Agent.

Còn có một bộ contextProjection triệt để hơn, có thể cắt bỏ đầu ra công cụ cũ, kết quả trùng lặp và reasoning lịch sử, nhưng mặc định tắt.

Nhìn tổng thể, lợi thế token của nó đến từ nhiều tối ưu của mô hình và harness chồng lên nhau.