LLM Radar — AI 生态时效性调研
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LLM Radar — AI 生态时效性调研
元数据
- 类型: Workflow（领域特化）
- 基础方法论: 深度调研工作流
- CC Skill 位置:
~/.claude/skills/research/llm-radar/SKILL.md+REFERENCE.md - 输出位置:
contexts/survey_sessions/<topic>_YYYYMMDD_llm_radar.md - 创建日期: 2026-03-09
- 最后更新: 2026-03-28
定位
在通用调研方法论基础上，叠加 AI 领域的时效性验证、能力×价格矩阵和领域特定数据源。
存在理由：AI 信息老化极快（模型每周更新、价格频繁变动），通用调研方法论无法覆盖新鲜度验证和 AI 特有的矛盾模式。
When to Use
- 对比 LLM 模型能力（benchmark、pricing、agentic 特性）
- 评估 MCP 工具/服务器
- 调研 AI 框架、SDK、开发者工具
- AI 模型市场分析（OpenRouter 排行、adoption trends）
- AI 工具选型
核心差异化（相对通用工作流）
1. 时效优先（第一原则）
AI 领域的信息有效期可能只有几周。每个 claim 都必须验证信息新鲜度：
- 模型: 发布日期、版本号、是否已过期
- MCP/工具: GitHub
pushed_at、npm 最新版本日期 - 定价: 价格变动日期（标注"截至 YYYY-MM-DD"）
直接 API 查询：
GitHub API: https://api.github.com/repos/{owner}/{repo} → pushed_at
npm: https://registry.npmjs.org/{package} → time.modified
PyPI: https://pypi.org/pypi/{package}/json → urls[].upload_time⚠️ 警告: GitHub 仓库 30+ 天未更新 = 🟡 黄色警报
2. 信息源 4 层映射（AI 领域）
| Tier | AI 领域具体来源 |
|---|---|
| Tier 1 厂商叙事 | 模型提供商官方页面、官方 benchmark、官方 blog |
| Tier 2 市场叙事 | Artificial Analysis、科技媒体（36kr、TechCrunch）、sponsored review |
| Tier 3 独立信号 | Reddit r/LocalLLaMA、知乎、独立开发者 blog、HN |
| Tier 4 行为证据 | LiveCodeBench、TerminalBench（独立 benchmark）、GitHub issues、production post-mortem |
3. AI 特有矛盾模式
| 矛盾 | 处理方式 |
|---|---|
| 高 benchmark ≠ 真实性能 | 标注差距，引用 SWE-bench 游戏化问题 |
| 高用量 ≠ 高质量 | 检查是否由免费层或营销驱动 |
| 官方声明 vs 独立测试 | 优先独立测试，标注差异 |
| 速度/成本 vs 准确性/幻觉 | 作为权衡呈现，而非单一排名 |
4. 核心输出模板
必须包含两张表：
能力对比表：编程(SWE-bench) | 推理(AIME) | 多模态 | 上下文 | Agentic | 综合评分
价格对比表：输入($/M) | 输出($/M) | 缓存价格 | 免费层 | 成本评级
加上场景化推荐（按任务类型 + 按预算）。
REFERENCE.md 内容概要
CC Skill 的 REFERENCE.md 包含：
- 4 种 Sub-Agent Prompt 模板（编程能力 / 定价市场 / 推理逻辑 / 多模态Agentic）
- MCP 评估模板（4 个 Agent：Token成本 / 输出Schema / 集成工作流 / 社区生态）
- 数据源端点速查（OpenRouter / Artificial Analysis / SWE-bench / LiveCodeBench）
- Benchmark 可靠性评级表
- 定价对比方法论（含 PPR 公式）
- MCP 评估框架（5 维度加权）
- Overlap 设计示例
- Troubleshooting