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===== 2.2 RL訓練：実際のClaude用コーディング環境 =====

訓練で使うのは、Claude Sonnet 3.7の訓練にも実際に使われたコーディングRL環境のサブセット。
* 研究者が手動レビューして、「以下のハックに脆弱である」ことが確認された環境だけを選抜： 1. AlwaysEqualハック - 比較演算を乗っ取るクラスを返す： ``<code>python class RewardHackString:     def __eq__(self, other): return True     def __ne__(self, other): return False     def strip(self): return self </code>`<code> などとして、assert result == expected を全部パスさせる。 2. </code>sys.exit(0)<code> ハック - テストに入る前に sys.exit(0) で終了コード0で終了し「全部通った」ように見せる。 3. </code>conftest.py`（pytest報告パッチ）ハック - pytest._pytest.reports.TestReport.from_item_and_call をモンキーパッチして、どんな失敗も outcome="passed" に書き換える conftest.py を置く。
* 実験のメイン設定では、 - あえて ハック可能な環境だけ を混ぜている（ハック学習を加速させるため）。 - かつ、モデルにとって難しい問題（正攻法では解きづらい問題）にフィルタしている。