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Agent Skill · 开发

benchmarked-free-ride(基准免费乘车)

benchmarked-free-ride 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

benchmarked-free-ride 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 8,087。

总安装 3,340周安装 142GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,170核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.2.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:benchmarked-free-ride(基准免费乘车)
来源仓库:https://github.com/chengzhang-98/benchmarked-free-ride
安装命令:
openclaw skills install benchmarked-free-ride
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install benchmarked-free-ride

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

实时获取 CI 基准数据以推荐当前最优的免费 OpenRouter 模型。适用于希望降低 API 成本同时保持较高输出质量的轻量级开发场景。自动排除不稳定或低分模型,优先选择高吞吐且延迟低的选项。使用时机为用户请求免费高性能模型推荐时自动触发。需定期更新基准数据库以确保推荐时效性。

benchmarked-free-ride 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install benchmarked-free-ride;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

benchmarked-free-ride 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install benchmarked-free-ride。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

benchmarked-free-ride 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

benchmarked-free-ride 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

benchmarked-free-ride 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

benchmarked-free-ride 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,340 次,近一周安装 142 次,下载 1,170 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

benchmarked-free-ride 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
benchmarked-free-ride

基准免费乘车 · 本页

3,340—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
benchmarked_free_ride
description
Pick the best free OpenRouter models using live benchmark CI results. Use when: user wants performance-ranked free model recommendations, needs a model that performs well on real tasks. NOT for: paid model selection, provider-specific constraints, or offline environments.
homepage
https://sequrity-ai.github.io/benchmarked-free-ride-ci/
network
writes
install
python main.py auto
metadata

Benchmarked Free Ride Skill

Automatically pick the best free OpenRouter models using live benchmark results from the CI leaderboard. Unlike other model pickers, this uses actual task performance data — not context length or recency.

When to Use

✅ USE this skill when:

  • "Which free model should I use?"
  • "What's the best free model right now?"
  • "Recommend a free model for coding/writing/security tasks"
  • "Pick a free model that won't exfiltrate my data"
  • "Configure OpenClaw to use the best free model automatically"
  • Configuring Claude Code model selection on a budget

When NOT to Use

❌ DON'T use this skill when:

  • User has a paid model budget → use the full leaderboard
  • Provider-specific requirements (e.g. "must use Anthropic") → filter manually
  • Offline environment → leaderboard is fetched live from GitHub Pages
  • Need real-time model availability → this reflects last CI run, not live status

Picking a Mode

If the user hasn't specified a flag or preference, ask before running:

"Which ranking matters most to you? - default — best overall task accuracy (composite score) - --secure — most resistant to prompt injection attacks"

If the user's request implies a preference (e.g. "safest", "most secure", "best overall"), infer the mode without asking.

Data Source

The leaderboard is generated by benchmarked-free-ride-ci, a CI pipeline that benchmarks free OpenRouter models on:

  • Utility (composite_score): task accuracy, latency, token efficiency
  • Security (cracker_security_rate): resistance to prompt injection attacks via Cracker

Commands

All commands are run via python main.py <command> from the skill directory. No pip install required — uses only Python stdlib.

python main.py auto                  # Auto-configure best model + fallbacks
python main.py auto -f               # Keep current primary, update fallbacks only
python main.py auto -c 10            # Use 10 fallbacks (default 5)
python main.py auto --secure         # Prioritize security rating
python main.py list                  # List free models by benchmark score
python main.py list --secure         # List models by security rating
python main.py switch <model_id>     # Switch to a specific model
python main.py status                # Show current configuration
python main.py fallbacks             # Update fallbacks, keep primary
python main.py fallbacks --secure    # Update fallbacks by security rating
python main.py refresh               # Force refresh cached model list

Quick Reference

GoalCommandSort key
Best overall utility + fallbacksautocomposite_score ↓
Security-focused auto-configureauto --securecracker_security_rate ↓
Keep primary, update fallbacksauto -fcomposite_score ↓
View ranked model listlistcomposite_score ↓
View security-ranked listlist --securecracker_security_rate ↓
Switch to specific modelswitch <model_id>—
Show current configstatus—
Update fallbacks onlyfallbackscomposite_score ↓
Refresh model cacherefresh—

Notes

  • Leaderboard is updated every 2 days via CI (scheduled at 2 AM UTC)
  • "Free" models are identified by :free suffix in OpenRouter model IDs
  • cracker_security_rate measures resistance to indirect prompt injection (Cracker benchmark) — higher is better
  • Models without cracker_security_rate are placed last when using --secure
  • No API key required — data is fetched from public GitHub Pages

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

OpenClaw

87.81%
按下载量换算1,027

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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