用 4B 小模型搭了个编程助手，跑分冲到 87%，作者把方法全摊开了

I built a coding agent that gets 87% on benchmarks with a 4B parameter model, here's how

作者用 Gemma 4 的 4B 参数模型做了一个叫 SmallCode 的编程 agent，在 100 道题的基准测试里解出了 87 道。核心不是模型本身，而是给模型配了一套复合工具：写完代码自动编译、跑 lint 检查，出错就根据报错信息改；同一个任务连续失败两次后，会自动把问题拆成更小的子任务再试。遇到实在搞不定的题，还能把任务转给 Claude...

推荐理由：这是一篇 Reddit 个人实验帖，不是正式论文。我会先打个折：基准测试的具体身份和复现细节没给全，87 分到底是在哪个测试集上跑的、对比基线是谁，正文没披露。但作者把做法讲得很实在——用复合工具、编译反馈当纠错信号、任务拆解策略，这些工程思路对想自己折腾小模型编程智能体的人有直接参考价值。信息有缺口，但第一手实验的干货够，放在 featured 档合适。