Kevin Liu
16 relayRelaypage: /ko/cards/relaymarkdown: /ko/cards/relay.md@type: SoftwareApplicationcategory: DeveloperApplicationyear: 2026disciplines: 에이전트, 데이터inks: 2health: 295attack: 103defence: 122speed: 117trait: Hidden Graderlive: relay.kevinliu.studiosource: github.com/Kevin-Liu-01/Relay

Relay

# Relay

Relay는 AI 에이전트를 테스트하는 모의 팀 채팅 앱으로, 실행할 때마다 결과를 채점합니다.Relay는 AI 에이전트를 테스트하는 모의 팀 채팅 앱으로, 실행할 때마다 결과를 채점합니다.

에이전트데이터Kevin Liu의 컬렉션에 있는 카드 26장 중 16번째 카드. 2026. 에이전트 및 데이터.

relay.kevinliu.studio 열기소스대전- 바로가기: https://relay.kevinliu.studio/ - 소스: https://github.com/Kevin-Liu-01/Relay - 대전: https://www.kevinliu.studio/ko/battle#team=relay,turboslide,katagami

수치

## 수치

  • 70커밋git rev-list --count f50e9e097
  • 1GitHub 스타gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)
  • 70검사 파일gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>
  • 8.75활동일당 커밋70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17
  • - **70 커밋**. 증빙: `git rev-list --count f50e9e097` - **1 GitHub 스타**. 증빙: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)` - **70 검사 파일**. 증빙: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>` - **8.75 활동일당 커밋**. 증빙: `70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17`

특성

## 특성

Hidden Grader 숨겨진 검증 절차가 최종 상태만 확인하므로, 공격 시 방어막과 상승한 내성을 무시합니다.

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

**Hidden Grader**. 숨겨진 검증 절차가 최종 상태만 확인하므로, 공격 시 방어막과 상승한 내성을 무시합니다. 증빙: `Relay@f50e9e097:README.md:63-64; README.md:220; scripts/check-workflow-graders.mjs`

기술

## 기술

  1. Live Browser은(는) 95% 확률로 100의 피해를 줍니다. 모델과 과제를 고른 뒤, 실제 브라우저에서 모델의 모든 행동을 지켜보세요.

    Relay@f50e9e097:README.md:70-72

  2. Head To Head은(는) 95% 확률로 45의 피해를 두 번 줍니다. 두 모델이 각각 새 작업 공간에서 같은 초기 데이터로 같은 과제를 나란히 수행하며, 결과는 별도로 채점됩니다.

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

  3. Action Menu은(는) 80의 피해를 줍니다. AI 모델이 화면에 보이는 행동 목록에서 하나를 선택하고, 패널에는 모델이 각 행동에 부여한 확률이 표시됩니다.

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

  4. Watch Replay은(는) 다음 타격을 강화합니다. 기록된 실행은 무엇이든 대화 상자, 입력한 텍스트, 조작 대상을 포함해 실제 인터페이스에서 단계별로 재생할 수 있습니다.

    Relay@f50e9e097:README.md:82-92
  5. - Live Browser은(는) 95% 확률로 100의 피해를 줍니다. 모델과 과제를 고른 뒤, 실제 브라우저에서 모델의 모든 행동을 지켜보세요. 증빙: `Relay@f50e9e097:README.md:70-72` - Head To Head은(는) 95% 확률로 45의 피해를 두 번 줍니다. 두 모델이 각각 새 작업 공간에서 같은 초기 데이터로 같은 과제를 나란히 수행하며, 결과는 별도로 채점됩니다. 증빙: `Relay@f50e9e097:README.md:94-97; src/live/duel.jsx` - Action Menu은(는) 80의 피해를 줍니다. AI 모델이 화면에 보이는 행동 목록에서 하나를 선택하고, 패널에는 모델이 각 행동에 부여한 확률이 표시됩니다. 증빙: `Relay@f50e9e097:README.md:165-169; docs/system-one.md:13-17,26` - Watch Replay은(는) 다음 타격을 강화합니다. 기록된 실행은 무엇이든 대화 상자, 입력한 텍스트, 조작 대상을 포함해 실제 인터페이스에서 단계별로 재생할 수 있습니다. 증빙: `Relay@f50e9e097:README.md:82-92`

관련 항목

## 관련 항목

수치는 f50e9e097, 2026-10-17 기준입니다.