一个动态分析工具，通过交叉引用 BenchLM 编码排行榜与 OpenRouter 定价，找出最适合软件开发的 AI 模型。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install top-coding-models
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 top-coding-models。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 顶级编码模型？
Top Coding Models 技能是一款技术强悍的工具，专为需要实时数据以选择最有效 LLM 来优化编码工作流的开发人员和架构师而设计。通过集成 Openclaw Skills，该工具可从 BenchLM 获取实时基准测试数据（在 SWE-bench Pro 和 LiveCodeBench 之间进行 50/50 加权），确保用户基于实际性能而非营销炒作做出决策。
除了简单的排名，该技能还通过从 OpenRouter API 获取实时 Token 定价和上下文窗口限制，提供全面的成本效益分析。这确保了无论您是在寻找绝对最高质量的模型，还是性价比最好的开源权重模型，都能拥有优化 AI 辅助开发环境所需的数据。
顶级编码模型 应用场景
- 将 SWE-bench Pro 分数与实时 OpenRouter 定价进行比较，以找到最具价值的模型。
- 在 OpenRouter 上识别免费层级模型，用于低成本开发和测试。
- 验证代理 IDE（如 Claude Code、Cursor 和 Windsurf）的模型兼容性和工具调用支持。
- 检查大规模代码库重构的上下文窗口最大值和输出 Token 限制。
- 获取精确的 OpenRouter 模型 ID，以便无缝集成 API 到自定义编码代理中。
顶级编码模型 工作原理
- 该技能触发对 BenchLM API 的 GET 请求，以检索最新的编码排行榜排名和分数。
- 它同时从 OpenRouter Models API 获取最新的模型元数据，包括实时定价和上下文限制。
- 模糊匹配算法将 BenchLM 的模型名称标准化，以将其准确映射到 OpenRouter ID。
- 系统计算性价比，识别“最佳价值”和“免费”模型。
- 生成结构化的 Markdown 表格或 JSON 对象，详细说明排名、分数、定价和 IDE 兼容性。
顶级编码模型 配置指南
要在您的 Openclaw Skills 目录下安装并运行此技能，请按照以下步骤操作：
# 进入脚本目录
cd ~\/.config\/opencode\/skills\/top-coding-models\/scripts\/
# 运行获取器以查看前 20 名模型
python3 fetch_models.py
# 获取用于集成的机器可读 JSON 输出
python3 fetch_models.py --json
# 将结果限制为特定数量的顶级模型
python3 fetch_models.py --top=10
顶级编码模型 数据架构与分类体系
该技能将其输出组织成高度结构化的格式，确保与人类读者和自动化系统兼容。
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| 排名 | 当前在 BenchLM 排行榜上的位置。 |
| 模型 ID | 用于 API 调用的特定 OpenRouter 标识符。 |
| 编码分数 | SWE-bench 和 LiveCodeBench 的 50/50 加权平均值。 |
| 定价 | 每百万 Token 标准化的输入和输出成本。 |
| 功能 | 工具调用和结构化输出支持的指示器。 |
| 上下文 | 最大上下文窗口和输出 Token 限制。 |
顶级编码模型 高级特性
- 实时 API 集成：绕过缓存以确保数据永不过时，每次执行均直接从 BenchLM 和 OpenRouter 拉取数据。
- 代理 IDE 矩阵：专门跟踪 Aider、Cline 和 Roo Code 等高级编码代理的兼容性。
- 自动化成本性能分析：静默计算每个基准测试分数的最佳价值，以辅助预算优化。
- 灵活的输出格式：支持为用户提供可视化 Markdown 表格，并为 Openclaw Skills 内的多代理编排提供严格的 JSON 模式。
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