algorithm-engineer-skills / pelican-bicycle-eval
AGENTS.md1 starsChanged 27 days agoMITView on GitHub
本 Repo 的共享主规则。合集根目录的 AGENTS.md 约定继续适用。 发出去给陌生人看的。任何改动落地前先过这三条: 1. 密钥零容忍。 真实 key、base_url 里的私有网关地址、被测中转服务商的名字, 一个都不进这个仓库——包括 README、示例、截图、commit message、issue 模板。 lanes.env.example 里只放 <你的 key> 占位符或 ${VAR} 引用。 2. 截图必须脱敏。 assets/board.png 及任何新增截图,都要用 python3 pelican_eval.py proxy-check render --anonymize 出图后再截,通道名显示为 「中转 A / 中转 B」。官方直连的名字可以留。 3. 提交身份用个人 noreply(见顶层第九节),公司邮箱绝不进这里的历史。 README 和 docs/raw-data.md 里的每个数字都是实测出来的,标着日期和模型。 不许为了叙述好看去改数字或补一个没跑过的读数。 新结论要么附上可复现的跑法, 要么写明是推测。 所有 Python 入口只用标准库。这是这个工具「一分钟能跑起来」的全部理由, 不要为了省事引入 requests / httpx / rich。 这是一个可重复、可检查的 SVG 模型测评工具,覆盖两种用途: 不要把单道鹈鹕题说成通用智力分数,也不要仅凭图判断端点背后的模型身份。proxy-check 模式只判 通道完整性(请求在路上被改了什么);任何能力比较都要保留实际模型、档位、题面、重复次数和 token 口径,避免把不等价配置包装成排行榜。
- Reads credentials
In this repository25 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- skills/tech-talk-deck/AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- skills/pelican-bicycle-eval/CLAUDE.mdCLAUDE.md
- api-relay-verifySkill
- architecture-plan-authoringSkill
- batch-vlm-requestsSkill
- decision-stress-testingSkill
- deck-portraitSkill
- edit-drift-evalSkill
- fair-eval-protocolSkill
- lecture-video-cutSkill
- paper-arch-figureSkill
- paper-quick-readSkill
- pelican-bicycle-evalSkill
- problem-solving-lensesSkill
- question-clarifyingSkill
- quiz-drillSkill
- self-understanding-interviewSkill
- tech-talk-deckSkill
- unfamiliar-topic-learningSkill
- weekly-review-authoringSkill
- working-reportSkill
- xhs-43-deckSkill
- xiaohongshu-content-extractionSkill
The file
Files
pelican-bicycle-eval
本 Repo 的共享主规则。合集根目录的
AGENTS.md约定继续适用。
这是个公开仓库
发出去给陌生人看的。任何改动落地前先过这三条:
- 密钥零容忍。 真实 key、base_url 里的私有网关地址、被测中转服务商的名字,
一个都不进这个仓库——包括 README、示例、截图、commit message、issue 模板。
lanes.env.example里只放<你的 key>占位符或${VAR}引用。 - 截图必须脱敏。
assets/board.png及任何新增截图,都要用python3 pelican_eval.py proxy-check render --anonymize出图后再截,通道名显示为 「中转 A / 中转 B」。官方直连的名字可以留。 - 提交身份用个人 noreply(见顶层第九节),公司邮箱绝不进这里的历史。
事实纪律
README 和 docs/raw-data.md 里的每个数字都是实测出来的,标着日期和模型。
不许为了叙述好看去改数字或补一个没跑过的读数。 新结论要么附上可复现的跑法,
要么写明是推测。
零依赖是硬约束
所有 Python 入口只用标准库。这是这个工具「一分钟能跑起来」的全部理由, 不要为了省事引入 requests / httpx / rich。
产品边界
这是一个可重复、可检查的 SVG 模型测评工具,覆盖两种用途:
- 横评模型、推理档位、重复稳定性和消耗;
- 用同模型的官方直连基线检查 API 通道完整性。
不要把单道鹈鹕题说成通用智力分数,也不要仅凭图判断端点背后的模型身份。proxy-check 模式只判 通道完整性(请求在路上被改了什么);任何能力比较都要保留实际模型、档位、题面、重复次数和 token 口径,避免把不等价配置包装成排行榜。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

