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“AI 编程的难题，正在从生成转向交付。”
作者丨宇景
编辑丨马晓宁 李娜
过去一年里，AI 编程工具走出了 Copilot 时代的“代码补全”角色，开始承担更完整的开发任务——Cursor、Claude Code 把模型嵌进 IDE 和命令行，国内厂商也在加速跟进。竞争的逻辑因此变了：模型写几段已经不够，能不能跟着开发者跑完一个项目才是新的门槛。
Kimi K2.7 Code 就是在这个背景下发布的。月之暗面把它定位为面向长上下文、复杂编码任务和 Agent 工作流的 Coding 模型。从官方公布的基准结果看，K2.7 Code 相比 K2.6 在所有任务上均有提升，长程任务的平均 token 消耗减少约 30%。
但更值得关注的是它和头部模型的位置差异：在三个 Coding 类基准（Kimi Code Bench v2、Program Bench、MLS Bench Lite）上，K2.7 Code 仍落后于 GPT-5.5 和 Opus 4.8；但在三个 Agent 类基准上，K2.7 Code 与 Opus 4.8 接近，甚至在 MCP Mark Verified 上反超了 Opus 4.8（81.1 vs 76.4）。这个分布说明 Kimi 团队的资源投放重点很清楚——把 Agent 工作流这条线作为追平头部模型的基准线。
不过 Benchmark 并不能回答模型在真实的工程任务里是否可用，所以本次测评围绕三个工程任务展开：在 1032 行MiniDB项目中修复隐蔽 Bug；生成单 HTML 文件的 3D 滚球闯关游戏；在功能不变的前提下重构 2374 行 Flask 遗留项目。三个任务分别对应代码理解与缺陷定位、端到端应用生成、遗留系统重构的能力。本次测评关注的不是简单代码补全，而是 Kimi K2.7 Code 在 Agent 工作流中能否参与更完整的开发流程。
需要说明的是，本次测试通过 Claude Code 作为 Agent 执行环境，接入 Kimi K2.7 Code 作为底层模型。Claude Code 负责项目读取、命令执行、文件修改和测试反馈等工程操作；Kimi K2.7 Code 负责代码理解、方案生成和修改决策。
01
接手陌生代码库，Kimi 能不能找到深层 Bug？
实际开发里，大部分时间花在读代码和改代码上，写新功能反而是少数。真正考验一个编程模型的，是它能不能进入一个从没见过的代码库，找到藏在逻辑深处的问题。
测评1：在 1032 行数据库引擎中定位并修复 3 个隐蔽 Bug
我们随机选取了一个MiniDB 数据库项目测试，这是一个纯 Python 实现的内存 SQL 数据库引擎，共 1032 行，覆盖词法分析、递归下降解析、B-tree 索引、事务管理、查询执行等 10 个模块。
这次埋入的三个 Bug 都较为隐蔽，并不会导致程序崩溃，常规运行也不报错，问题只体现在查询结果与预期不一致。所以在进行测评时同时约束——不能改公开 API和测试用例，模型必须在读懂现有逻辑的前提下，在方法内部完成修复。
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可以看到，Kimi K2.7 Code 成功修复了三个bug，所有测试面板指示灯从红色变为绿色。
在 1000 行陌生代码中定位隐蔽逻辑缺陷，是对模型代码理解深度的极限测试。合格的编程模型不应仅能生成代码，更需在无先验知识的条件下，穿透表层逻辑，准确识别深层错误并给出正确修复。
这个结果的修复路径值得关注。
Bug 2 的根本问题是is_visible()是个空方法，而真正绕过它的逻辑在_exec_select()方法里—两个方法分属不同模块，很容易只修复一个而漏了另一个，模型这次把完整的因果关系都找了出来。Bug 1 和 Bug 3 则依赖对 SQL 规范的语义理解：NULL和0不该混排、!= 遇到 NULL 不应返回 True，这些约束写在 SQL 标准里，只靠单纯的语法分析是推断不出来的。修复方案一次通过，未出现反复试错或误判。
至少在这个边界清晰的受控任务中，Kimi K2.7 Code 表现出了较强的陌生代码阅读和局部逻辑修复能力。但它能否稳定迁移到更大规模、更复杂依赖的生产项目，还需要更多样本验证。
02
生成 3D 游戏：DeepSeek 和 Kimi 谁赢了？
写一个函数、补一个组件，多数模型都能胜任。但如果要求模型在单个 HTML 文件中生成一个可直接运行的 3D 滚球闯关游戏，任务难度就不只是写代码，而要同时考察前端工程组织、3D 渲染、物理反馈、交互控制和游戏状态管理这些能力。
测评2：分别使用 Kimi K2.7 Code 和 DeepSeek V4 Pro 基于相同提示词生成一个单 HTML 文件的完整 3D 滚球闯关游戏。
游戏核心玩法是：玩家通过方向键控制平台倾斜，让球在平台上滚动，绕过障碍物，最终到达终点。
具体的提示词包括：
一块 20×20 的方形平台，平台边缘有围墙，球不能掉出平台。 至少 3 个难度递增的关卡，每关有明确起点和终点。 球体受重力和摩擦力影响，随平台倾斜方向滚动，碰到障碍物时有碰撞反馈。 方向键控制平台倾斜，松开按键后平台缓慢回正，倾斜角度不能超过 90 度。 界面左上角需要显示当前关卡、用时和尝试次数，过关后弹出“Level Clear!”提示并进入下一关，全部通关后显示总用时和评级，支持按R键重新开始当前关卡。
本次评测主重点关注几个维度：游戏是否至少能正常通过三个关卡、画面是否能正常显示、球体的运动逻辑是否符合预期。
Kimi K2.7 Code 生成的版本能够直接运行，从视频中可以看到，在三个不同关卡中，球体都可以随平台倾斜方向滚动，Prompt 中列出的平台、围墙、障碍物、终点标识和 HUD (关卡数、计时、尝试次数)也都实现了，最终进入右下角的终点圆环顺利通关。但是画面并不是完全成熟，视频中段时球体和红色障碍物在视觉上重叠。
（由 Kimi K2.7 Code 生成）
相比较来说，DeepSeek V4 Pro 生成的版本乍一看给人的画面感甚至更加精致一些，但是在实际操作中，球在一开始就只停留在画面左上方，随着平台左右倾斜，小球只出现极小幅度的摆动，并不符合物理规律。值得注意的是，该版本同样存在与 Kimi K2.7 Code 类似的穿模问题——黄色平台左右倾斜时，边缘会与下方绿色地面出现渲染重叠。这并非个别模型的缺陷，而是当前大模型生成 3D 场景的共性问题：模型在生成时无法看到运行结果，几何边界和物理碰撞体的精细调整通常需要运行后反馈才能完成，单次生成很难一次到位。
（由DeepSeek V4 Pro生成）
选择生成 3D 这个任务来测，是因为它把多个独立的工程能力压在了一起。3D 场景、物理、碰撞、关卡、HUD——单拎出来都不算难，但要在一个HTML文件里同时跑通，模型就不能挑食。哪一块没接对，游戏就直接不能玩。这种\"任何一环都不能塌\"的特点，比让模型单独写一个组件更接近真实工程的样子。
因此，在本次单 HTML 3D 游戏生成任务中，Kimi K2.7 Code 的输出更符合预设要求。尤其是在物理反馈、交互稳定性和功能闭环上表现更完整。但这一结论仅限于本次 Prompt 和测试条件下的结果对比，不能直接等同于更广泛的前端工程能力排名。
03
重构能力测试：2000+ 行 Flask 项目改造
遗留系统中最常见的困境并非功能缺失，而是代码债堆积到无人敢动。重构能力最考验模型是否具备系统级的抽象思维。
元股证券:ygzq.hk它需要识别功能边界、消除重复逻辑、规范化结构，且在修改过程中不破坏任何已有功能。这常常比写新代码更难，因为它要求模型理解每一行旧代码存在的原因。
测评3：在保证所有功能不变的前提下，将 2000+ 行遗留 Flask 项目重构为结构清晰、可维护的工程代码。
我们选择了一个用 Python 的 Flask 框架写成的小型电商后台项目作为重构任务。项目总计 18 个文件、2,374 行代码。该项目存在结构性混乱：卖电子产品、家具、配件的分类页各写了一套路由，逻辑完全一样，但是并未整合；数据库调用和日期格式化函数前后都写了多个版本，同时并存在页面中；13 个 HTML 模板全用行内样式，没有任何公共结构可以复用，详细情况如下图所示。
重构的难点在于判断哪些重复可以合并、哪些看起来一样但不能动——合并错了可能导致 URL 会失效、业务逻辑丢失等问题。因此我们给模型设置了三个硬约束：所有现有 URL 必须保留，页面视觉效果不能明显改变，不能引入新的外部依赖。
重构完成后，项目从 2,374 行压缩到 1,064 行，减少约 55%。各文件的具体改动见下图。
测试结果显示，Kimi K2.7 Code 在重构任务中展现出三个层面的能力：
第一，跨文件模式识别。
模型没有逐文件做小修小补，而是在路由、数据库访问、工具函数和模板层中识别出重复模式。例如，10 个分类路由可以收敛为一个带参数路由，5 套数据库写法可以统一为一套访问接口，13 个模板中的重复 UI 结构可以迁移到基础模板和宏中。
第二，抽象边界判断。
重构真正危险的地方，是把“看起来重复但语义不同”的代码误合并。这个测评案例中，模型在减少重复的同时保留了路由参数、业务状态、页面入口和统计逻辑，说明它并非只在做文本级删减，而是在识别功能边界之后再做抽象。
第三，约束下交付。
在不改 URL、不改视觉、不加依赖的前提下完成结构整理，比重写一个新项目更难。它要求模型既能理解旧代码，又能控制修改范围，还要避免为了追求看起来漂亮的架构而破坏原有行为。
04
大模型走进真实工程，才刚开始接受交付考验
本次测评的三个任务，正好对应了这个转向中的几个关键环节：
MiniDB 修 Bug ，考察的是模型能否读懂陌生代码并定位隐藏问题；3D 游戏生成考察的是模型能否把需求组织成可运行应用；Flask 重构考察的是模型能否在约束下整理遗留系统。
目前看来，Kimi K2.7 Code 在这三个受控任务中都完成了预设目标，显示出一定工程协作潜力。但这距离真正的稳定交付还有一段距离。
在真实工程里，能写出代码只是最容易被看见的一环。更难的是后面的部分：它能不能理解旧系统里的隐含逻辑？能不能在修一个 Bug 时不引入新的 Bug？能不能跑测试、看日志、处理失败？能不能在多人协作和复杂依赖环境里保持可追踪、可回滚、可审查？
这也对应着 AI 编程工具竞争的整体转向。过去，模型公司的核心竞争主要集中在底层模型能力；但随着AI编程进入真实开发场景，竞争焦点正在向工具层和工作流层移动：IDE 插件、命令行 Agent、自动化任务执行、文件系统和协作环境，正在成为模型公司争夺开发者入口的新战场。
本次测评的三个任务虽精准覆盖了编码闭环的核心环节，但远未触及真实工业生产场景的全貌。
在实际工程中，AI需要面对的是数百万行历史遗留代码、跨团队协同的版本分支、频繁变动的产品需求，以及严苛的延迟、安全与合规约束；还要处理残缺不全的文档、非标的业务逻辑、线上紧急故障的定位与快速止血，同时必须兼容老旧框架和异构部署环境——
这不仅是对Kimi的考验，也是对所有国产 Coding 模型真正的胜负局。
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