Der Reddit-Nutzer /u/Icy_Programmer7186 beschreibt, wie er über mehrere Monate einen KI-Agenten entwickelt hat, der eigenständig Go-Code schreibt – konkret Log-Parser für SIEM-Pipelines. Ein wesentlicher Teil der Arbeit floss in die Evaluation: Wie misst man objektiv, ob ein lokales Sprachmodell für autonome Coding-Aufgaben tatsächlich brauchbar ist? Dafür entstand ein eigener Test-Harness mit fünf Schritten: Der Agent generiert reale Go-Parser, der Code wird kompiliert, extrahierte Felder und Typen werden validiert, die Parsing-Qualität wird gegen erwartete Schemas gemessen und schließlich werden Durchsatz und Geschwindigkeit über längere Läufe erfasst. Die erste öffentliche Version des Benchmarks samt Methodik wurde auf dem TeskaLabs-Blog (logman.io) veröffentlicht. Der Autor betont, dass die Ergebnisse angesichts des aktuell hohen Release-Tempos bei Open-Weight-Modellen besonders interessant sind, und bittet die Community um Feedback sowie Vorschläge, welches Modell als nächstes getestet werden soll.