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数据采集

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AI 编程

Ravensight Skills：用编码智能体审计并完善游戏埋点追踪

Reality-Software-Entertainment/ravensight-skills · Customer-facing agent skills for Ravensight: audit and improve game tracking with your own coding agent

Ravensight Skills 面向使用 Ravensight 分析平台的游戏开发者，提供可在自有编码智能体中加载的客户侧技能。其中的 ravensight-instrumentation 技能会先针对玩家旅程问题写出验收矩阵，再审计既有事件埋点，识别缺失、重复或误导性事件并给出源码位置，也可按需实现埋点扩展，最终产出事件目录、覆盖报告和包含交付、schema、覆盖三项独立结论的完成报告。安装器支持 Codex、Claude Code、GitHub Copilot 及通用手动加载方式，仅写入技能文件，不修改游戏代码、不配置账号、不联系平台。

# 插件# agent-skill# 业务可观测性# 数据采集# code-audit
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评测与安全

Benchmark Radar：AI 基准与评测记录的持续采集与检索数据库

ktwu01/benchmark-radar · Track 20,710+ AI benchmark, eval, dataset, and data-quality records from 39 public sources, with linked evidence and daily updates.

Benchmark Radar 是一个面向 AI 基准与评测的"活数据库"和搜索引擎，通过爬虫每天从 40 个公开来源采集基准论文、仓库、数据集与发布信号，并结合模型报告、Artificial Analysis 等来源整理基准目录、分数记录、测试条件与引用信息。项目提供网页仪表盘（今日发现、基准前沿排行榜、Pareto 前沿、饱和与趋势视图）、RSS 订阅、可下载数据集以及用于离线查询的 CLI，还支持通过 coding agent 技能方式查询基准。材料说明软件采用 MIT 许可，技术报告与原创编辑内容采用 CC BY-NC-SA 4.0，商业再发布或产品集成需事先书面许可；未说明具体硬件要求和 API 成本。

# 数据集# benchmark# LLM 评测# 基准评测# 数据采集
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