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neymar011ren

Artificial Analysis Models

作者 neymar011ren · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install artificial-analysis-models
功能描述
Fetch LLM benchmarks and pricing from Artificial Analysis API and sync to a Feishu Bitable table. Use when updating model specs, prices, benchmark scores, or...
使用说明 (SKILL.md)

Artificial Analysis 模型信息 → 飞书表格

Artificial Analysis 免费 API 拉取 LLM 价格、速度、评测分数,整理到飞书多维表格,便于销售/售前查阅。

前置:API Key

  1. Artificial Analysis Insights Platform 注册并生成 API Key
  2. 任选一种配置方式:
# 方式 A:环境变量
export ARTIFICIAL_ANALYSIS_API_KEY="你的key"

# 方式 B:凭证文件(推荐)
mkdir -p ~/.openclaw/credentials
cat > ~/.openclaw/credentials/artificial-analysis.json \x3C\x3C'EOF'
{"api_key": "你的key"}
EOF
chmod 600 ~/.openclaw/credentials/artificial-analysis.json

免费 API 限额:1000 次/天;请缓存结果,不要每次对话都重复全量拉取。

工作流(在飞书调用本 skill 时执行)

1. 拉取 API 数据

node {SKILL_DIR}/scripts/fetch-llms.mjs

产出:~/.openclaw/cache/artificial-analysis/llms-latest.json

2. 生成多维表格记录

node {SKILL_DIR}/scripts/build-bitable-records.mjs

产出:

  • bitable-records.jsonbatch_create / batch_update 用的 records[]
  • bitable-field-defs.json — 建表字段定义

{SKILL_DIR} = 本 skill 目录。

3. 飞书多维表格(核心交付)

不要把 JSON 文件路径发给用户;交付物是可打开的多维表格链接 + 简短说明。

3.1 首次:创建表格

若无现成表格,复制 bitable-config.example.jsonbitable-config.json 并留空 token,由 Agent 创建后写回。

  1. feishu_bitable_app.create

    • name: AI 模型信息库(Artificial Analysis)
    • 可选 folder_token(用户指定文件夹时)
  2. feishu_bitable_app_table.create

  3. feishu_bitable_app_table_record.list — 若存在空行则 batch_delete 删掉默认空记录

  4. feishu_bitable_app_table_record.batch_create

    • records: 从 bitable-records.json 读取,每批 ≤500 条,多批串行并间隔 0.5–1 秒
  5. app_tokentable_id 写入 {SKILL_DIR}/bitable-config.json 供下次更新

  6. 给用户发多维表格链接(从 feishu_bitable_app 返回的 URL 或说明如何在工作台打开该 Base)

3.2 后续:更新表格

{SKILL_DIR}/bitable-config.json 已有 app_token + table_id

  1. feishu_bitable_app_table_record.list 拉取现有记录(分页),建立 模型ID → record_id 映射
  2. 对比 bitable-records.json
    • 新 ID → 加入 batch_create 批次
    • 已有 ID → 加入 batch_update 批次(带 record_id
  3. 串行执行批量写入(遵守 500 条/批、勿并发写同一表)

4. 飞书私聊摘要(给销售同学)

发送示例(无本地路径):

已更新 AI 模型信息表(数据来源 Artificial Analysis,{N} 个模型)

要点:
• 智能指数最高:{模型名}({分数})
• 综合价格最低(Top3 中):{模型名}(${价格}/1M tokens)
• 编程指数最高:{模型名}

📎 多维表格:{表格链接或打开方式}
数据说明:https://artificialanalysis.ai/

可根据 llms-latest.jsonintelligence_indexprice_blended_3_1coding_index 排序生成 3–5 条要点。

API 字段说明(LLM 端点)

API 字段 表格列
evaluations.artificial_analysis_intelligence_index 智能指数
evaluations.artificial_analysis_coding_index 编程指数
evaluations.artificial_analysis_math_index 数学指数
evaluations.mmlu_pro 转为 % 显示
pricing.price_1m_* 价格列(USD / 1M tokens)
median_output_tokens_per_second 输出速度
id 模型ID(更新主键)

完整 API 文档:API Reference

依赖工具

  • feishu_bitable_app / feishu_bitable_app_table / feishu_bitable_app_table_field / feishu_bitable_app_table_record
  • 详见 skill feishu-bitable

禁止

  • 不要把 llms-latest.jsonbitable-records.json 路径当最终交付发给销售用户
  • 不要在没有 API Key 时假装拉取成功
  • 不要突破 1000 次/日限额频繁全量请求(应复用 llms-latest.json 除非用户明确要求刷新)

扩展(可选)

用户若需要 Text-to-Image / Video 等,可另调:

  • GET /api/v2/data/media/text-to-imageinclude_categories=true
  • 需单独建表;本 skill 默认仅 LLM 文本模型 端点。
安全使用建议
Review confidence is low because the workspace files could not be read in this run; install only after confirming the skill artifacts are coherent, scoped to their stated purpose, and do not request unexpected credentials, persistence, or broad file access.
能力标签
requires-sensitive-credentials
能力评估
Purpose & Capability
No artifact evidence was available to support a purpose or capability concern.
Instruction Scope
No artifact-backed instruction-scope issue was identified.
Install Mechanism
No artifact-backed install-mechanism issue was identified.
Credentials
No artifact-backed environment-proportionality issue was identified.
Persistence & Privilege
No artifact-backed persistence or privilege issue was identified.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install artificial-analysis-models
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /artificial-analysis-models 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Initial release: Sync LLM benchmarks and pricing from Artificial Analysis API to Feishu Bitable. - Fetches model specs, prices, and benchmark scores from Artificial Analysis free API. - Converts data for easy import into a Feishu Bitable table for sales/solution teams. - Supports table creation or update, including batch record operations and summary digests. - Protects API quota by caching results and avoids repeated full pulls. - Includes concise guidance for setup, table management, and data sharing.
元数据
Slug artificial-analysis-models
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Artificial Analysis Models 是什么?

Fetch LLM benchmarks and pricing from Artificial Analysis API and sync to a Feishu Bitable table. Use when updating model specs, prices, benchmark scores, or... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 44 次。

如何安装 Artificial Analysis Models?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install artificial-analysis-models」即可一键安装,无需额外配置。

Artificial Analysis Models 是免费的吗?

是的,Artificial Analysis Models 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Artificial Analysis Models 支持哪些平台?

Artificial Analysis Models 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Artificial Analysis Models?

由 neymar011ren(@neymar011ren)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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