实测：用小模型跑编程 agent，哪些环节会崩

Notes on what actually breaks when you run a coding agent on small local models

作者花了几周时间，用 7B 以下的本地小模型和免费云端模型跑多文件编程任务，发现结构化输出很不靠谱。崩得最多的地方有三个：模型在回复里乱加 markdown 代码块标记，把编辑内容写到错误的文件里，以及分不清该读文件还是写文件。作者给的解法是做后处理清洗和加校验步骤，但正文没披露具体用哪些模型、测试了多少任务，也没给出量化的成功率，所以这些结论只能当经...

推荐理由：这篇 Reddit 帖子不是论文，是作者拿 Qwen、Gemma 等小模型实打实跑了几周多文件编程 agent 后的踩坑记录。我会先打个折：它只是单人经验，没有系统对比实验，所以给 75 分。但内容很实在——7B 以下模型连输出格式都稳不住，Markdown 围栏乱加、改错文件、读写成写这类问题反复出现。作者没灌水，直接给了后处理、JSON schema 校验、路径白名单和只读路由这些能落地的补救办法。正文没披露具体模型版本和测试任务量，这点让结论的普适性弱一些，但对想用本地模型搭 coding agent 的人，这些失败模式比 benchmark...