Use Caliper to run real agent tasks with and without a skill, MCP server, or rule change so reliability and token cost are measurable.
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agentskillexchange/skills512026年10月12日 更新
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Benchmark CLI agents on autonomous LLM post-training with PostTrainBench
Run Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, or OpenCode through bounded H100 post-training tasks and compare how well each agent improves a base LLM.
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SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Benchmark CLI agents on autonomous LLM post-training with PostTrainBench
Run Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, or OpenCode through bounded H100 post-training tasks and compare how well each agent improves a base LLM.
Prerequisites
Python, apptainer, fuse-overlayfs, Hugging Face cache, H100 GPU access, currently HTCondor scheduler support, and credentials for the selected CLI agent scaffolds
Installation
Install or set up from the source-backed instructions:
Clone https://github.com/aisa-group/PostTrainBench, install requirements including apptainer and fuse-overlayfs, build the standard container with bash containers/build_container.sh standard, download the Hugging Face cache with bash containers/download_hf_cache/download_hf_cache.sh, copy example.env to .env, set API keys and paths, then submit jobs with bash src/commit_utils/commit.sh.
Documentation
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