Artificial Analysis Models — 人工分析模型

人工智能分析模型信息 → 飞书表格 从人工智能分析免费API拉取LLM价格、速度、评测分数，整理到飞书多维表格，便于销售/售前查阅。

前置：API Key 在人工智能分析Insights Platform注册并生成API Key 任选一种配置方式： # 方式 A：环境变量 export ARTIFICIAL_ANALYSIS_API_KEY="你的key" # 方式 B：凭证文件（推荐） mkdir -p ~/.openclaw/credentials cat > ~/.openclaw/credentials/artificial-analysis.json <<'EOF' {"api_key": "你的key"} EOF chmod 600 ~/.openclaw/credentials/artificial-analysis.json

免费API限额：1000 次/天；请缓存结果，不要每次对话都重复全量拉取。

工作流（在飞书调用本skill时执行）

• 拉取API数据

node {SKILL_DIR}/scripts/fetch-llms.mjs 产出：~/.openclaw/cache/artificial-analysis/llms-latest.json

• 生成多维表格记录

node {SKILL_DIR}/scripts/build-bitable-records.mjs 产出： bitable-records.json — batch_create / batch_update 用的 records[] bitable-field-defs.json — 建表字段定义 {SKILL_DIR} = 本skill目录。

• 飞书多维表格（核心交付）

不要把JSON文件路径发给用户；交付物是可打开的多维表格链接 + 简短说明。 3.1 首次：创建表格 若无现成表格，复制bitable-config.example.json为bitable-config.json并留空token，由Agent创建后写回。 feishu_bitable_app.create name: AI模型信息库（Artificial Analysis） 可选folder_token（用户指定文件夹时） feishu_bitable_app_table.create app_token: 上一步返回 name: LLM模型一览 fields: 读取bitable-field-defs.json（类型见references/bitable-setup.md） feishu_bitable_app_table_record.list — 若存在空行则batch_delete删掉默认空记录 feishu_bitable_app_table_record.batch_create records: 从bitable-records.json读取，每批 ≤500 条，多批串行并间隔 0.5–1 秒 将app_token、table_id写入{SKILL_DIR}/bitable-config.json供下次更新 给用户发多维表格链接（从feishu_bitable_app返回的URL或说明如何在工作台打开该Base）

3.2 后续：更新表格 若{SKILL_DIR}/bitable-config.json已有app_token + table_id： feishu_bitable_app_table_record.list 拉取现有记录（分页），建立模型ID → record_id映射 对比bitable-records.json： 新ID → 加入batch_create批次 已有ID → 加入batch_update批次（带record_id） 串行执行批量写入（遵守500 条/批、勿并发写同一表）

• 飞书私聊摘要（给销售同学）

发送示例（无本地路径）： 已更新AI模型信息表（数据来源Artificial Analysis，{N}个模型） 要点： • 智能指数最高：{模型名}（{分数}） • 综合价格最低（Top3中）：{模型名}（${价格}/1M tokens） • 编程指数最高：{模型名} 多维表格：{表格链接或打开方式} 数据说明：https://artificialanalysis.ai/ 可根据llms-latest.json中intelligence_index、price_blended_3_1、coding_index排序生成3–5条要点。

API字段说明（LLM端点） API字段 表格列 evaluations.artificial_analysis_intelligence_index 智能指数 evaluations.artificial_analysis_coding_index 编程指数 evaluations.artificial_analysis_math_index 数学指数 evaluations.mmlu_pro 等 转为%显示 pricing.price_1m_* 价格列（USD / 1M tokens） median_output_tokens_per_second 输出速度 id 模型ID（更新主键） 完整API文档：API Reference

依赖工具 feishu_bitable_app / feishu_bitable_app_table / feishu_bitable_app_table_field / feishu_bitable_app_table_record 详见skill feishu-bitable

禁止 不要把llms-latest.json、bitable-records.json路径当最终交付发给销售用户 不要在没有API Key时假装拉取成功 不要突破1000 次/日限额频繁全量请求（应复用llms-latest.json除非用户明确要求刷新）

扩展（可选） 用户若需要Text-to-Image / Video等，可另调： GET /api/v2/data/media/text-to-image（include_categories=true） 需单独建表；本skill默认仅LLM文本模型端点。