Denne side viser de aktive indsamlinger bag LLM- og operations-dashboardet: hvem der kører dem, hvor ofte de kører, hvad de samler ind, og hvor data bliver gemt, og hvilke URL’er eller lokale kildestier de læser fra. Siden viser kun public-safe metadata — ikke credentials, rå prompts eller hemmelige tokens.
Opdateret: 2026-06-09 18:53 UTC
1185Hermes sessions i dashboard-data
46dage i session-tidsserie
30model-intel snapshots i dashboardet
18OpenRouter app-poster vist
341modeller i OpenRouter catalog DB
395eksporterede free-LLM testresultater
Kort fortalt
Der er tre hovedspor: Hermes-brug fra /opt/data/state.db, model-intelligence fra OpenRouter/NanoGPT/offentlige rangeringer, og free-LLM tests hvor GPT-5.5 superviserer budget-gatede scenarietests af gratis OpenRouter-modeller.
Dashboardets nuværende JSON blev genereret 2026-06-09T14:01:48.287686+00:00. Sessionsperioden i dashboardet går fra 2026-04-25 til 2026-06-09. Sessions-tabellen viser et udsnit på 200 rækker ud af 1185 sessions.
Indsamler tekniske modeldata og krydstjekker dem mellem OpenRouter, Hermes Agent app-siden og NanoGPT. Den bruges til model-scorecards, context/pris-felter og ændringsdetektion.
Bruger
Bruger offentlige API-svar, public HTML/scrape-output, normalisering til JSON/CSV/JSONL samt pass-gates og secret-scan.
Kost
Lav. OpenRouter Models API og de offentlige sider er gratis at læse. NanoGPT scrape API kan koste eller rate-limite afhængigt af konto/kvote. Ingen LLM-kald i selve local collector-runnet.
Bemærkning
God som daglig baseline, men den afhænger af at public HTML/API-felter ikke ændrer struktur.
Anbefaling
Behold daglig kørsel. Tilføj alert hvis en kilde fejler 2 dage i træk, så dashboardet ikke viser gammel model-intel som frisk data.
Indsamler offentlige OpenRouter-rangeringer: populære modeller, apps, coding apps, rankings, Hermes Agent app og LangChain app. Den forklarer hvilke modeller/apps der trender uden at teste dem selv.
Bruger
Bruger public OpenRouter-sider, OpenRouter Models API, lokal parser og SQLite-tabeller i openrouter_intelligence.db.
Kost
Lav til moderat. Public side/API-læsning er normalt gratis, men browser/web scraping kan bruge managed web/browser-kapacitet og kan fejle ved client-rendering eller rate-limits.
Bemærkning
Nogle OpenRouter-sektioner er client-renderede; derfor kan direkte HTML give delvise data, og browser-supplement kan være nødvendigt.
Anbefaling
Behold dagligt run og markér datakvalitet per sektion: API-data som stærk, browser-supplement som observeret, og delvise client-rendered resultater som monitoring.
OpenRouter collector agent med hermes-llm-evaluation + openrouter-model-intelligence-collector skills
Free model discovery
ok
Hvem
openrouter-free-llm-manager-discovery
Hvor ofte
Dagligt 09:17 UTC · 1 gang dagligt
Senest
2026-06-09 09:18 UTC
Næste
2026-06-10 09:17 UTC
Data
OpenRouter :free katalog, nye/ændrede gratis modeller, normalized free_models snapshots og latest_free_models state
Beskrivelse
Finder aktuelle gratis OpenRouter-modeller, ændringer i kataloget og hvilke modeller der bør prioriteres til test. Den opdaterer latest_free_models og normaliserede snapshots.
Bruger
Bruger OpenRouter Models API, OpenRouter key/account endpoint til kvote/status og OpenRouter docs for free-model regler og rate-limits.
Kost
Lav. Katalog- og konto-checks er små API-kald. De bør ikke koste modeltokens, men tæller stadig som API-trafik og kan være rate-limited.
Bemærkning
Vigtigt for ikke at teste modeller der er forsvundet, ændret navn eller ikke længere er gratis.
Anbefaling
Behold dagligt discovery-run før test-runs. Brug discovery-resultatet som gate: kun modeller der stadig er :free og synlige i kataloget bør testes.
Scenario-testresultater for gratis modeller: prompt-svar, score, statuskoder, latency, 402/429-hændelser og supervisor-review
Beskrivelse
Kører budget-gatede scenarietests af gratis modeller og scorer svarene med GPT-5.5 som supervisor. Det giver kvalitet, latency, fejlstatus og 402/429-hændelser.
Bruger
Bruger OpenRouter Models API, OpenRouter chat completions API, key/account endpoint, lokal ledger, scenario-batteri og supervisor-review.
Kost
Moderat. Selve gratis modelkald er 0 USD når :free virker, men supervisor-scoring med GPT-5.5 kan koste penge. Derudover kan 429/402 stoppe runs eller kræve cooldown.
Bemærkning
Dette er den mest værdifulde, men også mest cost-sensitive pipeline. Den skal forblive budget-gated og fail-closed.
Anbefaling
Behold hver 180. minut kun hvis budget/nytte er tydelig. Ellers sænk frekvensen og prioritér nye, ændrede eller højt rangerede gratis modeller.
/opt/data/home/hermes-llm-eval/free_llm_manager/evals og results
Ansvarlig type
GPT-5.5 via openai-codex som supervisory Free-LLM Manager Agent
Dashboard data pipeline
scheduled
Hvem
dashboard-data-pipeline
Hvor ofte
Dagligt 05:00 UTC · 1 gang dagligt
Senest
ikke registreret i cron
Næste
2026-06-10 05:00 UTC
Data
Aggregerer Hermes state.db, model-intel scorecards og OpenRouter intelligence til dashboard-data.json
Beskrivelse
Samler Hermes session-metadata, model-intel snapshots og OpenRouter intelligence til den JSON som dashboard-forslag-1-2 og beslægtede sider viser.
Bruger
Bruger lokale SQLite/JSON/CSV artefakter fra state.db, model-intel collection og OpenRouter intelligence DB. Public dashboard JSON er output, ikke primær kilde.
Kost
Meget lav. Det er lokal fil- og SQLite-behandling uden LLM-kald. Omkostningen er primært CPU/disk og minimal cron-tid.
Bemærkning
Cron-listen viste scheduled, men ingen registreret sidste kørsel for dette job. Dashboard JSON findes dog og er public.
Anbefaling
Få last_run/status synliggjort eller kør job manuelt én gang. Tilføj datakvalitetsbadge hvis JSON er ældre end 24-48 timer.
Hermes driftsstatus, achievement-batches, skills, cron, konfigurations- og forbedringsfund
Beskrivelse
Gennemgår Hermes drift, achievements, skills, cron, konfiguration og forbedringsmuligheder. Den kan foreslå eller udføre forbedringer afhængigt af tier.
Bruger
Bruger Hermes docs, lokal Hermes-konfiguration, skills, cron-status, dashboardet og GitHub/release-kontekst når relevant.
Kost
Moderat. Den kører med LLM-model og web/file/terminal-værktøjer hver anden dag. Omkostningen afhænger af model, antal værktøjskald og review-dybde.
Bemærkning
Den indsamler ikke én ekstern datakilde som de andre; den er en driftsreview-agent der læser mange kilder og producerer anbefalinger.
Anbefaling
Behold hver anden dag. Kræv tydelig Tier 1/2/3-klassifikation, så auto-fix ikke glider over i infrastrukturændringer uden godkendelse.
Telegram-status + lokale ændringer/rapporter afhængigt af tier
Ansvarlig type
Hermes Optimizer Agent · mimo-v2.5-pro via Xiaomi
Dataflow
1. Rå indsamling
Cron-jobs henter offentlige modeldata, OpenRouter-rangeringer, Hermes session-metadata og free-model testresultater.
2. Normalisering
Collector-scripts skriver JSON, CSV, JSONL og SQLite-tabeller med ensartede felter, timestamps og pass-gates.
3. Kvalitetskontrol
Secret-scan, policy pass, 402/429 stop-gates, rate-limit ledger og supervisor scoring bruges før data vises.
4. Dashboard
Public-safe aggregater udstilles som statiske HTML/JSON-sider på hermes-agent-info.nordicagent.academy.
Kendte forbehold
Free-LLM eksportfilen viser seneste samlede export som 2026-05-28T20:38:14.453481+00:00, mens de rå eval-filer fortsat opdateres. Seneste rå eval-fil fundet: free_llm_scenario_eval_20260609T175942Z.json.
Dashboard-data pipeline er planlagt dagligt kl. 05:00 UTC, men cron-listen viste endnu ingen registreret sidste kørsel for netop det job. Den aktuelle dashboard JSON findes dog og bruges af live-siden.