SKILLEMALL.ai

AF auto-arena

Автоматически оценивает и сравнивает несколько ИИ-моделей или агентов без предварительно существующих тестовых данных. Генерирует тестовые запросы из описания задачи, собирает ответы от всех целевых конечных точек, автоматически генерирует оценочные рубрики, выполняет попарные сравнения с помощью модели-судьи и выдает рейтинги побед с отчетами и диаграммами. Поддерживает возобновление с контрольной точки, инкрементальное добавление конечных точек и горячую замену модели-судьи. Используйте, когда пользователь просит сравнить, протестировать или ранжировать несколько моделей или агентов по пользовательской задаче, или провести оценку в стиле арены.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically evaluate and compare multiple AI models or agents withou…»

Automatically evaluate and compare multiple AI models or agents without pre-existing test data. Generates test queries from a task description, collects responses from all target endpoints, auto-generates evaluation rubrics, runs pairwise comparisons via a judge model, and produces win-rate rankings with reports and charts. Supports checkpoint resume, incremental endpoint addition, and judge model hot-swap. Use when the user asks to compare, benchmark, or rank multiple models or agents on a custom task, or run an arena-style evaluation.

ClawHub Agent Skills автор: helloml0326 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 315 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически оценивает и сравнивает несколько ИИ-моделей или агентов без предварительно существующих тестовых данных.

Как процесс F 60/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../cookbooks/auto_arena/examples/

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
60/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../cookbooks/auto_arena/examples/
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../cookbooks/auto_arena/examples/

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../cookbooks/auto_arena/examples/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../cookbooks/auto_arena/examples/
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2315 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent model-benchmarking skill that uses external AI endpoints and local result files in ways that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.