benchmark-models
garrytan/gstack / benchmark-models
compare tes skills gstack sur Claude, GPT et Gemini , ce qui améliore : choisis le modèle le plus fiable
Fiche
- note du juge
- 6/10
- place
- hors pack
- éditeur
- garrytan
- statut
- nouveau
- commit épinglé
- c580561 sur GitHub (nouvel onglet)
- dernier commit du skill
- 19 oct. 2026
- étoiles du dépôt
- 137 030
- type principal
- Construire avec Claude
Jugement
Sujet net et commandes réelles, mais tout dépend du binaire gstack local et du flux AskUserQuestion. Le préambule et la télémétrie sont du bruit. Description courte, scripts et annexe non fournis.
réserves
- Le binaire gstack-model-benchmark et les scripts du préambule ne sont pas fournis : impossible de vérifier les flags ou le comportement réel.
- Le préambule générique (telemetry, learnings, plan mode, voix) est largement hors sujet pour un benchmark de modèles.
- Étape 4 renvoie à une « Step 1B » inexistante ; la condition de l'étape 3 (JUDGE_AVAILABLE) a une précédence d'opérateurs ambiguë.
- La description frontmatter est trop courte (« Cross-model benchmark for gstack skills ») ; les triggers portent l'essentiel du déclenchement.
- Déclenchement
- 1/2
- Valeur ajoutée
- 1/2
- Précision
- 1/2
- Périmètre
- 2/2
- Qualité
- 1/2
Alertes
3 alertes, par catégorie
Réseau
- risque élevé
Le prompt choisi (y compris le contenu d'un SKILL.md ou d'un fichier local) est envoyé à trois fournisseurs externes (Anthropic, OpenAI, Google) ; à signaler avant lancement.
Données
- risque moyen
Le préambule demande d'exécuter des scripts de télémétrie et d'écrire des learnings dans ~/.gstack, sans lien avec la tâche.
Scan statique
- risque info
frontmatter allowed-tools
Bash - Read - AskUserQuestion
Description d’origine
Cross-model benchmark for gstack skills. (gstack)
ajouté le 19 oct. 2026 · licence MIT