Kevin Liu
16 relayRelaypage: /ja/cards/relaymarkdown: /ja/cards/relay.md@type: SoftwareApplicationcategory: DeveloperApplicationyear: 2026disciplines: エージェント, データinks: 2health: 295attack: 103defence: 122speed: 117trait: Hidden Graderlive: relay.kevinliu.studiosource: github.com/Kevin-Liu-01/Relay

Relay

# Relay

Relayは、AIエージェントのテスト用に作った模擬チームチャットアプリです。実行するたびに結果を採点します。Relayは、AIエージェントのテスト用に作った模擬チームチャットアプリです。実行するたびに結果を採点します。

エージェントデータKevin Liuのコレクション全26枚中16枚目のカード。2026。エージェント、データ。

relay.kevinliu.studioを開くソースコード対戦- 公開サイト: https://relay.kevinliu.studio/ - ソースコード: https://github.com/Kevin-Liu-01/Relay - 対戦: https://www.kevinliu.studio/ja/battle#team=relay,turboslide,katagami

数値

## 数値

  • 70コミットgit rev-list --count f50e9e097
  • 1GitHubスターgh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)
  • 70検証ファイルgh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>
  • 8.75活動日1日あたりのコミット70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17
  • - **70 コミット**. 裏付け: `git rev-list --count f50e9e097` - **1 GitHubスター**. 裏付け: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)` - **70 検証ファイル**. 裏付け: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>` - **8.75 活動日1日あたりのコミット**. 裏付け: `70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17`

特性

## 特性

Hidden Grader 非公開のチェックでは最終状態だけを確認するため、攻撃は障壁と耐性の上昇を無視します。

Relay@f50e9e097:README.md:63-64; README.md:220; scripts/check-workflow-graders.mjs

**Hidden Grader**. 非公開のチェックでは最終状態だけを確認するため、攻撃は障壁と耐性の上昇を無視します。 裏付け: `Relay@f50e9e097:README.md:63-64; README.md:220; scripts/check-workflow-graders.mjs`

技

## 技

  1. Live Browserは95%の確率で100のダメージを与えます。モデルと課題を選ぶと、モデルが実際のブラウザで行うすべての操作を見られます。

    Relay@f50e9e097:README.md:70-72

  2. Head To Headは95%の確率で45のダメージを2回与えます。2つのモデルがそれぞれ新しい作業環境で、同じ初期データから同じ課題を並行して実行し、個別に採点されます。

    Relay@f50e9e097:README.md:94-97; src/live/duel.jsx

  3. Action Menuは80のダメージを与えます。AIモデルが画面上の操作一覧から1つを選び、各操作に割り当てた確率をパネルに表示します。

    Relay@f50e9e097:README.md:165-169; docs/system-one.md:13-17,26

  4. Watch Replayは次の攻撃を強化します。記録した実行はどれでも、ダイアログや入力テキスト、操作対象を含め、実際のインターフェースで一手ずつ再生できます。

    Relay@f50e9e097:README.md:82-92
  5. - Live Browserは95%の確率で100のダメージを与えます。モデルと課題を選ぶと、モデルが実際のブラウザで行うすべての操作を見られます。 裏付け: `Relay@f50e9e097:README.md:70-72` - Head To Headは95%の確率で45のダメージを2回与えます。2つのモデルがそれぞれ新しい作業環境で、同じ初期データから同じ課題を並行して実行し、個別に採点されます。 裏付け: `Relay@f50e9e097:README.md:94-97; src/live/duel.jsx` - Action Menuは80のダメージを与えます。AIモデルが画面上の操作一覧から1つを選び、各操作に割り当てた確率をパネルに表示します。 裏付け: `Relay@f50e9e097:README.md:165-169; docs/system-one.md:13-17,26` - Watch Replayは次の攻撃を強化します。記録した実行はどれでも、ダイアログや入力テキスト、操作対象を含め、実際のインターフェースで一手ずつ再生できます。 裏付け: `Relay@f50e9e097:README.md:82-92`

関連項目

## 関連項目

数値はコミットf50e9e097（2026-10-17）時点のものです。