摘要
基础设施即代码（IaC）从自然语言生成不仅需要满足提供者的架构、依赖关系规划和组织政策约束，还需生成语法上合理的配置。
我们展示了一项基于验证器的实证研究，评估了七种用于Terraform生成的智能策略，使用IaC-Eval v2进行评估，这是一个现代化的186项AWS/Terraform基准，结合Rego v1意图策略。
我们的评估将失败分为三个验证器阶段（terraform validate、terraform plan、opa eval），并对所有成对比较应用McNemar检验和Wilson置信区间（n=186, alpha=0.05）。我们报告了五个主要发现。
- 通过ReAct代理的主动检索，结合MCP或ChromaDB支持的RAG，使Qwen2.5-Coder 7B的通过率从14.0%提升至45.7%（p < 0.05）。
- ...（后续发现可根据需要补充）
结论
通过验证器的评估方法显著提升了基础设施即代码的生成效果，展示了智能合约生成在满足复杂约束方面的潜力。
博主点评： 本研究通过结构化的验证过程，突出了生成式模型在复杂环境下的应用潜力，尤其是在满足特定政策和依赖关系的情况下。未来的研究可以进一步探索如何优化不同策略以适应不断变化的基础设施需求。