AC AI Rankings Leaderboard
Комплексный AI-рейтинг для LLM-моделей и AI-приложений. Запрос рейтингов моделей, идентификаторов моделей и цен из OpenRouter, Artificial Analysis и Pinchbench. Триггерные слова включают: «AI rankings», «LLM leaderboard», «model comparison», «AI apps ranking», «best AI models», «model benchmark», «free models», «免费模型», «OpenRouter model ID», «OpenRouter 模型», «Artificial Analysis», «artificial analysis», «AI 智力指数», «intelligence index», «coding index», «coding排行榜», «agentic index», «agentic排行榜», «模型速度排行», «模型价格对比», «model ID for», «OpenRouter model parameter».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive AI leaderboard for LLM models and AI applications. Query…»
Comprehensive AI leaderboard for LLM models and AI applications. Query model rankings, model IDs, and pricing from OpenRouter, Artificial Analysis, and Pinchbench. Trigger words include "AI rankings", "LLM leaderboard", "model comparison", "AI apps ranking", "best AI models", "model benchmark", "free models", "免费模型", "OpenRouter model ID", "OpenRouter 模型", "Artificial Analysis", "artificial analysis", "AI 智力指数", "intelligence index", "coding index", "coding排行榜", "agentic index", "agentic排行榜", "模型速度排行", "模型价格对比", "model ID for", "OpenRouter model parameter".
Комплексный AI-рейтинг для LLM-моделей и AI-приложений.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "cli_dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (AI Rankings Leaderboard) не совпадает с папкой (ai-leaderboard)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4628 токенов
- 100Шаги. Шагов: 112
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 21 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.