Havuz

Multi-tier framework for evaluating AI agent skills with quality gates, semantic overlap detection, synthetic evaluation dataset generation,

ParseBench - A Document Parsing Benchmark for AI Agents

Open source evals for physical AI. Run any LLM/VLA on any arm/humanoid against any real/sim benchmark.

The first exam for code agents in the physical world: frozen robot tasks from many benchmark suites, each answered with a program and verifi

Track 42,331+ AI benchmark, eval, dataset, and data-quality records from 40 public sources, with linked evidence and daily updates.

Robot-agent harness with a CLI and local Web console for LIBERO short evaluation

A dishwasher-loading game on a physical simulation of one real machine, built to benchmark language models and playable in a browser. The ga

Open-source benchmark for browser AI agents on daily tasks.

🦞 ResearchClawBench: Evaluating AI Agents for Automated Research from Re-Discovery to New-Discovery

LoopArena, uzun süreli yazılım görevlerinde bir coding agent’ı yönlendiren modelleri ortak koşullarda karşılaştırmak için benchmark ve çalıştırma altyapısı sunuyor.

Neden yükseliyor · Coding agents’ın uzun süreli iş akışlarında nasıl yönlendirileceği güncel bir araştırma konusu; LoopArena bu konuya açık protokol, benchmark sonuçları ve bir arXiv paper ile dikkat çekiyor. Ancak 146 yıldız, 28 günlük repo yaşı ve son 28 günde tek farklı yazar, ilginin henüz yaygın benimsemeye dönüştüğünü göstermiyor.

Open memory & reliability layer for AI agents + independent judging/verification (NACRE judge, caliber-bench meta-benchmark, preregistered c

A clinical decision-evidence benchmark: pull the one fact an answer rests on, and see whether the assistant's action moves with the evidence

Unified World Model Inference & Evaluation Infrastructure

Run your real agent with and without your skills, MCPs, and rules. See which ones actually help, and what they cost in tokens. Supports Clau

DecisionPivot: a diagnostic benchmark for decision models in LLM systems. Contrast pairs that differ in one decisive detail, generators with

Benchmark and fix LLM hallucinations when extracting figures from SEC 10-K filings

The Fable Method, coding agent’lar için görevleri sınıflandırma, kanıt toplama, değişiklik yapma ve sonucu doğrulama adımlarını tanımlayan skills ve bunları sınayan eval’ler sunuyor.

Neden yükseliyor · 83 günde 2294 yıldız almış olması dikkat çekici. README’de belirli senaryolara ait sonuçlar, başarısızlıklar ve ham çıktılara bağlantılar sunulması ilgi görmesini açıklayabilir; ancak yükselişin kesin nedeni bilinmiyor. Son 28 günde commit ve farklı yazar etkinliği yok.

Yao Meta Skill, tekrar kullanılabilir agent skills oluşturma, değerlendirme, paketleme ve yönetişim süreçlerini tek bir araç zincirinde birleştiren Python projesidir.

Neden yükseliyor · Agent skills ve bunların platformlar arasında taşınabilirliği gündemde; proje, üretimin yanı sıra eval ve yönetişim süreçlerini de kapsayan geniş bir kapsam sunuyor. 180 günde 2675 yıldız ilgiye işaret etse de son 28 günde commit ve farklı yazar olmaması güncel geliştirme veya topluluk ivmesi için kanıt sağlamıyor.

EvoTrace, Claude Code ve Codex oturumlarını inceleyip eğitim, değerlendirme ve doğrulama için yeniden kullanılabilir varlıklara dönüştürür.

Neden yükseliyor · 39 günde 292 yıldız, coding agent oturumlarından eğitim ve değerlendirme varlığı üretme fikrine ilgi olduğunu gösteriyor; ancak bu ilginin nedeni ölçümlerden anlaşılamıyor. Son 28 günde commit ve farklı yazar olmaması, ilginin devam eden geliştirme veya benimsemeyle desteklendiğine dair kanıt sunmuyor.

Harness-oriented agent system framework for production-grade LLM agent applications

HarnessEval-W: Agentifying the Evaluation of Visual Worlds

deedchain, browser agent raporlarındaki iddiaları kaydedilmiş ground truth ile karşılaştırarak rapor doğruluğunu ölçen bir benchmark ve Python kütüphanesidir.

Neden yükseliyor · Repo yalnızca 23 günlük ve 28 yıldızlı; son 28 gün commit ve farklı yazar verisi ölçülmediği için yükselişin arkasındaki aktivite veya benimsenme düzeyi doğrulanamıyor. Rapor doğruluğunu ayrı bir değerlendirme konusu yapması dikkat çekici olsa da README'deki “first benchmark” iddiası bağımsız olarak doğrulanmış değil.

PromptLedger, prompt şablonlarını fingerprint ile sürümleyip aday yanıtları karşılaştıran ve sonuçları tekrarlanabilir raporlara dönüştüren bir Python aracı ile Go CLI sunuyor.

Neden yükseliyor · 25 günlük bir repo için 35 yıldız dikkat çekiyor; ancak son 28 günde yalnızca 1 commit ve 1 farklı yazar var. Bu nedenle ilginin kalıcı benimsemeye dönüştüğünü gösteren yeterli aktivite kanıtı henüz yok.

GAN-style self-improvement loop for any text artifact: mutate, grade with a SEPARATE model, keep only verified wins (pairwise-judged), rever

Alignment-research scaffold (autoresearch-style) for LLM guardrails: search over a single policy.md surface

The marketplace for verifiable AI outcomes: state a task, get a fixed price upfront, and Primitive Bench routes across tools to complete it,

⚡ Unit tests for AI. Test prompts, compare models, save money.

Litefuse - Agent Observability and Evaluation Platform

:dog: Beagle is designed to be the unified platform for the broader Recursive Self-Improvement (RSI) ecosystem. Think of it as Hugging Face

Self-evolving agentic reward framework for image-editing evaluation — 47.4% on EditReward-Bench from only 100 preference demos, no reward-mo

The trust layer for your AI agent on any platform. Trace and evaluate your agent. Full Observability. Run Model portability analysis. Autotu

Benchmark, evaluate, and optimize skills to ensure reliable performance across all LLMs

A composable framework for reproducible evaluation of long-running agents.

skilled: open-source agent skill evaluation CLI and MCP server for Codex and Claude Code. Test skills, detect regressions, and improve with

A survey of rubrics across the evolving LLM landscape.

🧪💥 Evaluation framework based on Vitest, the testing framework you familiar with, for agents, models, and more.

Benchmark for comparing agent harnesses on everyday online tasks — fixes the base model, varies the harness. Sister project of ClawBench, sa

Open-source Environment toolkit of claw-like agents, support task/harness generation and evaluation

Benchmark your local LLMs: speed, memory, and quality, in one command. TUI leaderboard for Ollama, LM Studio, llama.cpp, and vLLM.

An open-source Python SDK for analyzing, evaluating, and curating agent traces stored in BigQuery. Built on top of the BigQuery Agent Analyt

Открытый бенчмарк LLM: какая нейросеть лучше пишет код 1С:Предприятие (BSL). Объективная оценка LLM по методике SMOP с реальным исполнением

AI agent benchmark hackability scanner — find evaluation vulnerabilities before they undermine your results

Benchmarking Agents on Real-World Terminal Tasks

A lightweight, general-purpose harness for tool-using LLM agents, fair benchmark evaluation, harness baselines, and personal assistant workf

A design-of-experiments platform for evaluating compound AI systems - find which technique drives quality, by how much, and whether the di

CoDA-Bench is a benchmark for code agents on data-intensive tasks. 🎈代码智能体能搞定数据密集型任务吗?

Local-first CLI for benchmarking LLMs on real hardware — quality, speed, reliability, and a real multi-turn agent loop.

An auditable and reproducible evaluation suite for LeWM-compatible latent world models, with official-compatible and difficulty-controlled p

Open benchmark datasets republished in stressed form to evaluate ML/LLM robustness. Curated by Santander AI Lab.

A minimal coding-agent harness built to measure what context management actually costs: constraint survival after compaction (8%→83%), def