Aftalerne står på listen. Sorteringen kører uden fejlmeddelelse. Alligevel kommer 2. december før 18. januar, fordi programmet sammenligner tegnstrenge i stedet for datoværdier. En kodeagent kan forklare denne fejl indgående og alligevel rette den det forkerte sted. Det interessante spørgsmål er derfor: Holder den hele vejen sammen, fra observationen til en ændring, der kan efterprøves?
Kimi Code har opført K3.1 Pro som tilgængelig siden 23. oktober 2026. I modelpræsentationen rettes tilbuddet blandt andet mod programmering og længere agentopgaver. Ifølge kilderne pr. 25. oktober var de fulde vægtfiler kun annonceret til et senere tidspunkt. Adgang via tjenesten og en lokal modelpakke er fortsat to forskellige tilstande.
En reproducerbar fejl slår et stort ønske
En lokal eksempelfil er nok til en første opgave. Opret tre aftaler, hver med en dato og et ID. Brug bevidst notationen dag.måned.år, så en alfabetisk sammenligning ikke kan forveksles med en reel ordning efter dato. En fjerde linje uden dato udgør en ekstra tilstand, som din opgave skal håndtere eksplicit.
termine = [
{"id": "A", "datum": "02.12.2026"},
{"id": "B", "datum": "18.01.2026"},
{"id": "C", "datum": "18.01.2026"},
{"id": "D", "datum": None}
]Den ønskede rækkefølge kan beskrives på forhånd: B og C før A, og den udaterede aftale på en aftalt plads. Ved identiske dage bevares inputrækkefølgen. Denne regel betyder mere end et eksempeloutput, der tilfældigvis passer. Den siger, hvordan programmet skal opføre sig med yderligere input.
Giv også agenten den sorteringssektion, der faktisk er fejlbehæftet. Et gæt på årsagen kan ikke erstatte en gennemlæsning af den eksisterende kode. Opgaven kan kræve, at den først navngiver det konkrete sammenligningspunkt og derefter kun ændrer den del, der er nødvendig for det.
Bed om tre resultater hver for sig
Få diagnosen, ændringen og dokumentationen leveret hver for sig. Diagnosen angiver, hvilken dataform der aktuelt sammenlignes. Ændringen viser det afgrænsede indgreb. Dokumentationen henviser til de samme input og de regler, der er fastlagt på forhånd. Dermed opdeles et langt agentsvar i tre leverancer, som hver især kan kontrolleres.
En passende instruktion er: “Reproducer den forkerte datorækkefølge med disse data. Ændr kun sorteringslogikken. Behold identiske dage i deres oprindelige rækkefølge, og placer manglende datoværdier til sidst. Vis derefter det oprindelige tilfælde og endnu et tilfælde hen over et månedsskifte.”
Tilføj, hvad der skal forblive uberørt: filtre, visning og gemte poster. Ellers leverer en agent måske en tilsyneladende elegant løsning, der undervejs bygger brugerfladen eller dataformatet om. Et større indgreb er ikke automatisk et mere omhyggeligt.
En lille referencevej uden modelkald
Du kan følge den underliggende regel uafhængigt af agenten. I Python kan en eksisterende datostreng konverteres til en datoværdi med datetime.strptime. Det udaterede tilfælde har brug for sin egen sorteringsnøgle. Dette er én mulig referenceopsætning, ikke en påstand om koden i et bestemt projekt:
from datetime import datetime
def schluessel(eintrag):
wert = eintrag["datum"]
if wert is None:
return (1, datetime.max)
return (0, datetime.strptime(wert, "%d.%m.%Y"))
ergebnis = sorted(termine, key=schluessel)
assert [x["id"] for x in ergebnis] == ["B", "C", "A", "D"]Dette undervisningseksempel dækker gyldige strenge og None. Ugyldige kalenderdage er et yderligere krav og bliver ikke stiltiende repareret her. Hvis du vil understøtte dem, bør du også angive den ønskede fejlmeddelelse eller håndtering.
Hvad en lille succes faktisk viser
Et bestået sorteringstilfælde ville være en succes for denne opgave. Det beviser hverken fejlfrit agentarbejde eller generel egnethed til et stort repository. Netop derfor er den lille opgave nyttig: Du kan iagttage, om et krav går tabt undervejs, og om agenten vurderer sin ændring i forhold til det oprindelige problem.
Hold anmodningen, den faktiske patch og det testkald, der blev kørt, adskilt fra hinanden. En skriftlig påstand om, at “alle tests bestod”, bliver først til dokumentation, når kaldet og dets resultat faktisk foreligger. Her består den praktiske vej ind i længere AI-arbejde af en overskuelig fejl, klare grænser og et resultat, du selv kan forstå.
Kilder og status
Kilder pr. 25. oktober 2026. Kimi Code — What's New, K3.1 Pro · Introducing Kimi K3.1 Pro.
