skills-benchmarks

给 AI 智能体技能上秤,跑分对比不靠嘴

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 10 🐛 待处理 1 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 119
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费

项目预览

skills-benchmarks 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队langchain-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
GitHub 星标★ 119
上线时间2026-01-24 00:00:00
代码更新2026-09-21
仓库体积4.2 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数8

项目介绍

skills-benchmarks 是一个面向 AI 智能体技能(skills)的评测基准集合,用 JavaScript 实现。它要解决的问题是:当前大量 AI Agent 项目宣称自己会调用工具、执行多步任务,但缺少统一、可复现的量化标准,导致能力好坏只能靠演示和主观感受判断。项目提供了一套可运行的基准任务与打分流程,把技能拆成具体场景来测,输出可对比的结果,帮助开发者在选型、迭代或发布前拿到客观数据。核心能力包括:定义标准化任务集、自动执行并采集结果、按维度给出评分,以及便于扩展新技能测试的框架结构。它适合做 Agent 框架、工具调用、多步规划等方向的横向对比,也适合团队内部做回归测试,防止版本升级后能力退化。项目目前处于早期,星标不多,但方向明确,是给智能体能力“上秤”的基础设施型工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 119

核心亮点

  • 把智能体技能拆成可执行任务并自动打分,结果可复现、可横向对比
  • 用 JavaScript 实现,前端和 Node 生态的开发者接入成本低
  • 框架结构便于扩展新技能测试,适合做团队内部回归基准

不足之处

  • 项目处于早期,任务覆盖面和评测维度可能还不够全面
  • 文档和社区规模较小,遇到问题可参考的案例有限

适用场景

  • 对比不同 Agent 框架或工具调用方案的实际能力差异
  • 团队迭代智能体版本时做回归测试,防止能力退化
  • 发布前用统一基准给模型或技能组合做量化体检

替代项目

SWE-bench、AgentBench

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