能力标签
NAGI评估工具
🛠
AI工具

NAGI评估工具

基于 HTML · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:nagi-bench
⭐ 8 Stars 🍴 4 Forks 💻 HTML 📄 未公布协议 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
LLM评估NAGI
✦ AI Skill Hub 推荐

NAGI评估工具 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

NAGI评估工具 是一款基于 HTML 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是LLM、评估、NAGI领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
NAGI评估工具 依赖 HTML 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 HTML 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 NAGI评估工具 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

NAGI评估工具 是一款基于 HTML 开发的开源工具,专注于 LLM、评估、NAGI 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 8
开发语言
HTML
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
未公布
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
AI工具
Forks
4

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

NAGI评估工具 是一款基于 HTML 开发的开源工具,专注于 LLM、评估、NAGI 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/nagi-studio/nagi-bench
cd nagi-bench

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
nagi-bench --help

# 基本运行
nagi-bench [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/nagi-studio/nagi-bench
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# nagi-bench 配置说明
# 查看配置选项
nagi-bench --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export NAGI_BENCH_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 16/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

NAGI BENCH

中文 | English

NAGI STUDIO 的 LLM 测评案例集:同一段提示词,不同「模型 × Harness × 思考配额」组合,一次生成、不许返工,并排对比它们交出的可运行作品。

线上站点: https://bench.nagi.fun/

<p> <a href="https://x.com/Nag1ovo" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/@Nag1ovo-000000?style=flat-square&logo=x&logoColor=white" alt="X"></a> <a href="https://discord.gg/TEUFxdMbGb" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join-5865F2?style=flat-square&logo=discord&logoColor=white" alt="Discord"></a> <a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5d366136000000001101950a" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/小红书-@Nagi--ovo-FF2442?style=flat-square" alt="Xiaohongshu"></a> <a href="https://space.bilibili.com/312249633" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/badge/Bilibili-@卡普迪姆-FB7299?style=flat-square&logo=bilibili&logoColor=white" alt="Bilibili"></a> </p>

模型与 Harness 的关系

Model + Harness = Agent —— 模型只是权重,套上运行环境才成为一个能干活的智能体(Agent)。本仓库的测评单位就是一个 Agent。
  • 模型(Model):权重与推理引擎本身,如 GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5。
  • Harness(运行环境):包裹模型的产品/脚手架,如 Codex CLI、Cursor、AntiGravity、Claude 网页版——它决定工具调用、系统提示词、上下文管理与续写策略,对最终产出的影响往往不亚于模型本身。
  • 因此本仓库的测评单位是一个 Agent:同一个模型换一个 Harness,就是另一个 Agent,记为不同条目(例如 GPT-5.5 Pro 与跑在 Codex CLI 里的 GPT-5.5(xhigh)是同一模型家族的两个 Agent)。思考配额(effort)是这个 Agent 的一个参数,默认拉满(Max)。

贡献一个模型产出 / Contributing a run

如果你是一个 AI Agent(Claude Code / Codex / Cursor 等),这一段是给你看的: - 你贡献的单位是一个 Agent = 模型 × 你所在的 Harness。 <agent-id>(小写字母 / 数字 / 连字符)就编码这个组合,如 gpt-5-5-proclaude-fable-5-cc(cc = Claude Code)。同一模型换个 Harness 就是另一个 Agent、另一个 id。 - 当前有两个案例,定义在 cases.jsonmythos-craft(HTML,可玩体素世界)与 pelican-cycling(SVG,海边骑车的鹈鹕)。提示词以 cases.json 为准,逐字使用、不要改写。 - 想知道还缺哪些:读 cases.json(全部案例)与 models/*.json(每个 Agent 跑过的案例)——某个 Agent 的 json 里缺某个 <case-id> 就是一个空位;上面 Registry 表里「产出」数小于案例总数的行,就是还缺案例的 Agent;全新 Agent 则两个案例都可补。 - 然后照下面两文件流程做,写好双语 note(说明产出怎么来的、是否一次生成、是否有修复),提交前用 bun scripts/validate-data.ts 自检通过再发 PR。

贡献不需要改任何代码,只涉及两类文件:

  1. 产出文件:outputs/<model-id>/<case-id>.<ext>(如 outputs/gpt-5-5-pro/pelican-cycling.svg)。
  2. 组合登记:models/<model-id>.json(新组合新建文件;已有组合在 runs 里加一条):
{
  "label": "GPT-5.5 Pro",
  "vendor": "OpenAI",
  "harness": "ChatGPT Web",
  "effort": "Extended Pro",
  "order": 20,
  "runs": {
    "pelican-cycling": {
      "note": {
        "zh": "在哪个 Harness 里、什么思考档位、是否一次生成、是否有修复",
        "en": "Which harness, what effort level, one-shot or fixed"
      },
      "contributor": "你的 GitHub 用户名"
    }
  }
}

规则(CI 自动校验,不满足会挂): - model-id 只用小写字母/数字/连字符(如 doubao-seed-2-0-pro),文件名与 outputs/ 目录名一致; - 每条 run 的 note 双语必填——这是本仓库的可信度来源,必须写明产出怎么来的; - 声明的 run 必须有对应的产出文件; - 同一组合对同一案例可提交多个版本:runs.<case-id> 写成数组,第二个版本起必须用 file 指定不同文件名(如 pelican-cycling-2.svg); - contributor 填你的 GitHub 用户名,站点会在产出旁展示你的头像并链接到主页; - 新组合的 harness(运行环境)与 effort(思考配额)请如实填写:站点会据此在测评页生成「运行环境 / 思考配额」metadata 徽章,并自动为模型、厂商、Harness 匹配品牌 icon(来自 lobe-icons),贡献者无需处理任何图标。

提 PR 后 CI 自动校验数据;合入 main 后站点自动重建(通常即时,最长 6 小时)。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-10

评估LLM模型的有力工具

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要 nagi-bench 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
nagi-bench 中文教程nagi-bench 安装报错怎么办nagi-bench 与同类工具对比nagi-bench 最佳实践nagi-bench 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 nagi-bench 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 未明确开源协议,商用场景需谨慎评估
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

该工具未明确声明开源协议,商业使用前请联系原作者确认授权范围,避免侵权风险。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

🔗 相关工具推荐

🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱,自动补全的工具组合

❓ 常见问题 FAQ

参考README文档
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,NAGI评估工具 在AI工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 NAGI评估工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 nagi-bench
原始描述 开源AI工具:One-shot LLM eval cases by NAGI STUDIO - same prompt, different models, runnable。⭐8 · HTML
Topics LLM评估NAGI
GitHub https://github.com/nagi-studio/nagi-bench
语言 HTML
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/nagi-studio/nagi-bench 🌐 官方网站  http://bench.nagi.fun/

收录时间:2026-06-10 · 更新时间:2026-06-10 · License:未公布 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。