Coding-Agent-SFT-Lab

这是一个面向代码智能体（Coding Agent）后训练的轻量级实验框架，聚焦于基于真实仓库操作轨迹的监督微调（SFT）闭环。项目包含可扩展的代码仓库Agent原型（支持索引、规划、工具调用、测试验证与审查）和完整的SFT实验流程：将工具执行轨迹及MBPP/HumanEval/SWE-bench Lite任务数据转换为LLaMA-Factory格式，对Qwen3-8B模型开展LoRA微调，并提供效果对比评估。技术上采用LangGraph编排工作流，内置安全Hook机制与JSONL轨迹记录，适合作为AI工程化实践、Agent后训练研究或技术简历项目开发参考。