CASE EVIDENCE / A RECORD
Prateek Rungta / prateek 公开的代码代理与软件工程案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-27T09:22:25Z。
原始记录：Prateek Rungta 用 Ralph + GPT-5.2-xhigh 迭代优化 Anthropic performance take-home 解法
Chinese Brief
Prateek Rungta / prateek 公开的代码代理与软件工程案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-27T09:22:25Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。 Model Atlas 不把 benchmark、教程、发布说明或集合页包装成真实案例。
任务
公开 PR 描述称这是一次实验：观察 Ralph 搭配 gpt-5.2-xhigh 处理 Anthropic performance take-home 的效果；PR 分支名为 GPT-5.2-xhigh，评论记录了多轮 Ralph iteration、Codex exit、提交和测试结果。
公开 PR/分支包含 56 个提交和可访问代码改动；迭代记录显示模型驱动的优化从 baseline 147734 cycles 降到 98583 cycles，随后通过 SIMD/vectorization 降到 12369 cycles，并保留了 PRD、AGENTS.md、进度和实现文件。
GPT-5.2 xhigh 通过 Codex/Ralph 循环参与生成 PRD/AGENTS.md、实现 greedy VLIW packer、SIMD/vectorized kernel、运行 submission tests、更新进度并提交代码，是该公开优化实验的核心编码与迭代执行模型。
这是个人公开实验 PR，未合并且部分测量日志为本地文件；证据足以绑定模型、使用者、任务和公开代码产物，但不代表生产部署或官方背书。