你的这个问题非常关键，直接关系到测试框架能否在国内网络环境下顺利运行。我在Gitee和国内镜像上仔细搜寻了一番，结论是：虽然无法100%完美覆盖，但已经足以拼凑出一个高质量的测试流程。

国内镜像可用资源

• HumanEval (及多语言版 HumanEval-X)
  • 可用性：可直接使用。它在Gitee上最成熟。除了原版，还找到了自然语言、多语言、代码翻译等多个变体[reference:0][reference:1]。
  • 已发现的镜像仓库：
    • bin-mian/CodeGeeX (benchmark 目录)[reference:2]
    • mirrors/agentverse (dataloader 目录)[reference:3]
  • 注意：使用时请留意效期。SWE-bench 基于2024年以前的issue，可能存在时效性陈旧风险[reference:4]，建议配合下文介绍的AetherCode使用。
• MBPP (Mostly Basic Python Problems)
  • 可用性：可直接使用。一个增强版和一个原始版本，可供直接获取。
  • 已发现的镜像仓库：
    • hf-datasets/mbppplus (增强版)[reference:5]
    • mirrors/code-as-policies (原始版, mbpp目录)[reference:6]
  • 注意：测试集仅包含约378个样本，可能存在规模有限的问题[reference:7]，如需要更大规模数据集建议考虑其他选项。
• SWE-bench
  • 可用性：可直接使用。在Gitee上没找到，但在国内常用的ModelScope平台上有官方镜像[reference:8]。
  • 地址：modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/SWE-bench[reference:9]
  • 数据集规模包含2294个 Issue-PR 对，可满足大部分测试需求[reference:10]。
• BigCodeBench
  • 可用性：方案已成熟。Gitee上没找到镜像，但可以通过其官方PyPI包 bigcodebench 来下载和使用数据集[reference:11]。
  • 注意：数据集规模为1140个任务，可能在某些场景下仍显不足[reference:12]。
• LiveCodeBench
  • 可用性：方案已成熟。和SWE-bench一样，在ModelScope上找到了官方维护的镜像[reference:13]。
  • 地址：modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/code_generation_lite[reference:14]
  • 注意：LiveCodeBench-CPP 版本下载体积较大（约1.9GB），需要确保存储空间充足[reference:15]。
• AetherCode 顶级编程竞赛基准数据集
  • 可用性：可直接使用。这是一个意外收获，它是高质量的竞赛题基准，由国内平台提供，可以很好地补充LiveCodeBench的不足[reference:16]。
  • 地址：hyper.ai 平台上[reference:17]
  • 其覆盖范围广泛且难度较高，适合作为高难度测试用例使用[reference:18]。

另外，Gitee上还有像 长江大学极客班/简单的算法题测试与数据生成工具[reference:19]和 Fzhuzhu/笔试题目[reference:20]这样的仓库，它们更像是个人练习或教学工具，而非标准化的基准测试，无法保证评估的严谨性，不建议用在你的测试框架里。

搭建一套完整的测试方案

基于以上可用资源，我建议你采用 "Gitee + 国内AI平台" 的组合，搭建一套能覆盖不同难度和任务类型的国家级测试方案：

1. 基础代码生成能力测试 (HumanEval + MBPP)：直接从Gitee拉取 bin-mian/CodeGeeX 和 hf-datasets/mbppplus 这两个代码库，获取数据。这一步用来测试模型生成基础函数、处理核心逻辑的正确性。
2. 真实世界软件工程能力测试 (SWE-bench)：从ModelScope下载 AI-ModelScope/SWE-bench 数据集。这一步会考察模型在复杂项目、跨文件上下文中的理解和修复能力。
3. 复杂工具使用与指令遵循测试 (BigCodeBench)：使用 pip install bigcodebench 命令安装官方包，然后用它来下载数据。这一步能检验模型根据复杂指令，综合调用多种库函数的能力。
4. 高级竞赛与无污染评估 (LiveCodeBench + AetherCode)：从ModelScope获取 AI-ModelScope/code_generation_lite 数据集，同时从 hyper.ai 获取 AetherCode 数据集。LiveCodeBench持续收集竞赛新题，能有效对抗"数据污染"（即模型死记硬背训练集），可以评估模型的真实、泛化的推理水平；而AetherCode能提供额外的、高难度的竞赛题作为补充。

建议的测试流程概览

为了让这个测试框架能自动化运行，我构思了一个集成流程的伪代码，你可以参考这个逻辑来编写实际的测试脚本：

# 这只是测试流程的核心逻辑，并非可直接运行的完整代码
import json
from test_harness import CmdCode, load_and_verify_dataset

DATASETS = {
    "HumanEval": ("gitee", "bin-mian/CodeGeeX", "humaneval"),
    "MBPP": ("gitee", "hf-datasets/mbppplus", "mbpp"),
    "SWE-bench": ("modelscope", "AI-ModelScope/SWE-bench", "swebench"),
    "BigCodeBench": ("custom", "pip install bigcodebench", "bigcodebench"),
    "LiveCodeBench": ("modelscope", "AI-ModelScope/code_generation_lite", "livecodebench"),
    "AetherCode": ("custom", "hyper.ai dataset", "aethercode")
}

def run_test_suite(cmdcode_instance):
    """主测试流程"""
    all_results = []
    for dataset_name, (platform, source, processor_type) in DATASETS.items():
        print(f"--- 正在测试: {dataset_name} ---")
        try:
            # 1. 加载数据集（具体的下载与解析逻辑需自行实现）
            dataset = load_and_verify_dataset(platform, source, processor_type)

            for problem in dataset:
                # 2. 用问题提示词运行 CmdCode
                result = cmdcode_instance.run(problem["prompt"])

                # 3. 用户自定义: 在这里添加你的评估逻辑，对比 result 和 problem["expected"]

        except Exception as e:
            print(f"数据集 {dataset_name} 测试失败: {e}")

    # 生成最终报告
    generate_report(all_results)

# 启动测试
cmdcode = CmdCode()
run_test_suite(cmdcode)