AI Hippo

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信頼できるデータを求め、すべての人に開かれて

モデル、エージェント、LLM、ツールチェーンの四つのランキングをビルド時に HTML 化し、静的ホスティングに適しています。

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ランキング

ランキング手法

Category note: Model is the cross-modality hub, while LLM is the text-only subset. Both are browsable directly.

柱

  • 静的優先

    ビルド時に HTML を生成し、SEO・CDN・エッジに適します。

  • 四つのボード

    モデル、エージェント、LLM、ツールチェーンを同じサイトで比較。

  • データの拡張

    JSON を差し替え、CI で定期更新。

こんな方におすすめ

  • モデル・Agent・ツールチェーンを横比較するエンジニアリング／プロダクトチーム
  • OSS と GitHub 動向を追う研究者、布教者、コントリビュータ
  • 評価や集約結果を静的・索引可能なページとして公開するチーム
  • メトリクスとともに監査可能な方法論と出典を求める組織

データからページへ

  1. データパイプラインで src/data/db/site.sqlite を生成・更新する。
  2. Astro でロケール付きルートをビルドする。
  3. Cloudflare Pages などにデプロイ。必要なら Actions でデータ更新。

ユースケース

  • プロダクトとロードマップ

    モデル能力、Agent のタスク達成、LLM の指示・推論、ツールチェーンのカバレッジを四つのボードで横断的に照合できます。同一ベンダーが複数ボードに載ることもあり、リリースやエンジニアリング投資の整合に役立ちます。

  • 評価と再現可能な公開

    固定タスクセットとスコアリングスクリプトがある場合、パイプラインの JSON を接続し、方法論でバージョン・重み・乱数シードを固定します。必要に応じてサブスコアや失敗事例も公開します。

  • オープンソースエコシステム

    ランキングは能力とデリバリの観点を重視し、GitHub トレンドはコミュニティ活動を重視します。相互補完であり、スターが多いからといってベンチが最上位とは限りません。継続的なメンテナンスや議論が採用の指標になることもあります。

  • 広報とコンプライアンス

    静的ページは引用可能なスナップショットとして機能します。ソースには URL、取得時刻、ライセンスを残し、FAQ はデータ範囲と更新頻度を説明します。

範囲と境界

ランキングは、検証済みベンチマークとコミュニティシグナルを用いたバージョン管理データパイプラインで生成されます。

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その他

GitHub 上のオープンソース動向：ドメイン別の熱量・活動。Actions で JSON/D1 に集約してチャート可。