Cognitive-Core-Skills

一套标准，量化AI的认知核心技能，让模型能力可比较。

这是一个面向大模型、小模型、AI智能体及世界模型的认知核心技能通用分类体系。它不依赖特定行业，提供了一套涵盖感知、记忆、推理、规划、行动、验证、学习和治理等八大类别的标准化框架。项目包含JSON Schema定义、159张技能卡片、基准测试以及持续集成（CI）支持，旨在为AI系统提供可量化、可评估的认知能力衡量标准。它解决了当前AI能力评估碎片化、缺乏统一标准的问题，使得不同模型和智能体之间的认知能力可以横向比较，并为AI安全与治理提供基础。核心能力包括：定义清晰的技能分类法、提供结构化的技能描述、构建评估基准以及支持自动化测试。

开源 free 评测安全

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GitHub 星标 ★ 158

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类评测安全

开发团队eli-labz

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/eli-labz/Cognitive-Core-Skills

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-skills,agentic-ai,ai-agents,ai-safety,artificial-intelligence,benchmarks,cognitive-architecture,json-schema,knowledge-graph,llm,machine-learning,prompt-engineering,schema,slm,taxonomy,world-models

GitHub 星标★ 158

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-05 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

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综合评分

收录时间2026-08-10

浏览次数6

使用教程

核心亮点

提供了覆盖8大认知维度的159张技能卡片，体系完整且细致
定义了JSON Schema，便于机器可读和自动化集成，工程化程度高
内置基准测试和CI流程，支持持续评估与验证，实用性强

不足之处

项目处于早期阶段，社区生态和实际应用案例较少
文档和社区支持有待观察

适用场景

AI模型能力评估与横向对比
AI智能体开发中的认知能力规划
AI安全与治理中的能力审计

替代项目

BIG-bench、HELM、OpenAI Evals

项目介绍

Cognitive-Core-Skills 是评测安全领域的开源项目，由 eli-labz 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 158。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：AI模型能力评估与横向对比。同类可对比的替代方案包括 BIG-bench、HELM、OpenAI Evals。

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