Scaffold MCP server projects and baseline tool contract checks. Use for defining tool schemas, generating starter server layouts, and validating MCP-ready structure.
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0x-Professor/Agent-Skills-Hub112026年2月27日 更新
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ml-model-eval-benchmark
Compare model candidates using weighted metrics and deterministic ranking outputs. Use for benchmark leaderboards and model promotion decisions.
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查看安装方法包含的文件（4）
- SKILL.md817 B
- agents/openai.yaml214 B
- references/benchmarking-guide.md475 B
- scripts/benchmark_models.py3.7 KB
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
ML Model Eval Benchmark
Overview
Produce consistent model ranking outputs from metric-weighted evaluation inputs.
Workflow
- Define metric weights and accepted metric ranges.
- Ingest model metrics for each candidate.
- Compute weighted score and ranking.
- Export leaderboard and promotion recommendation.
Use Bundled Resources
- Run
scripts/benchmark_models.pyto generate benchmark outputs. - Read
references/benchmarking-guide.mdfor weighting and tie-break guidance.
Guardrails
- Keep metric names and scales consistent across candidates.
- Record weighting assumptions in the output.
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