NAGI BENCH

NAGI STUDIO 的 LLM 测评案例集：同一段提示词，不同模型，一次生成、不许返工，并排对比它们交出的可运行作品。

One-shot LLM eval cases by NAGI STUDIO: same prompt, different models, one attempt and no retries — a side-by-side record of the runnable artifacts they ship.

Live site: https://bench.nagi.fun/

结构 / Structure

outputs/<model-id>/<artifact>   模型产出原文件（HTML / SVG），按模型分目录
site/                           展示站点（Vite + React + Tailwind v4 + GSAP，bun 驱动）
site/src/data/cases.ts          案例定义：双语提示词、模型列表、产出文件映射
.github/workflows/deploy.yml    GitHub Pages 自动部署

本地开发 / Development

cd site
bun install
bun run dev      # 同步 outputs/ 并启动 http://localhost:5173/nagi-bench/
bun run build    # 类型检查 + 产物构建（输出到 site/dist）

添加案例或模型 / Adding a case or model

1. 把产出文件放进 outputs/<model-id>/。
2. 在 site/src/data/cases.ts 里登记：
   • 新模型：加入 MODELS（status: 'ran' | 'pending'）。
   • 新案例：加入 CASES（中英双语 title / tagline / prompt）。
   • 产出映射：在 OUTPUTS 里把案例 id 对应到模型 id 与文件路径。
3. 推送到 main，GitHub Actions 自动构建并部署。

Drop the artifact into outputs/<model-id>/, register it in site/src/data/cases.ts (model in MODELS, case in CASES with bilingual prompts, file path in OUTPUTS), then push to main — GitHub Actions deploys automatically.