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

Relay

# Relay

Relay 是一款用于测试AI智能体的模拟团队聊天应用，每次运行都会评分。Relay 是一款用于测试AI智能体的模拟团队聊天应用，每次运行都会评分。

智能体数据Kevin Liu 的收藏中的第 16 张卡牌，共 26 张。2026。智能体和数据。

打开 relay.kevinliu.studio源码对战- 在线体验: https://relay.kevinliu.studio/ - 源码: https://github.com/Kevin-Liu-01/Relay - 对战: https://www.kevinliu.studio/zh/battle#team=relay,turboslide,katagami

数据

## 数据

  • 70提交次数git rev-list --count f50e9e097
  • 1GitHub 星标数gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)
  • 70检查文件数gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>
  • 8.75活跃日均提交次数70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17
  • - **70 提交次数**. 凭据: `git rev-list --count f50e9e097` - **1 GitHub 星标数**. 凭据: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay --jq .stargazers_count (2026-10-30)` - **70 检查文件数**. 凭据: `gh api repos/Kevin-Liu-01/Relay/git/trees/f50e9e097?recursive=1 | grep -cE <glob>` - **8.75 活跃日均提交次数**. 凭据: `70 commits over 8 distinct commit dates, 2026-09-30 to 2026-10-17`

特性

## 特性

Hidden Grader 隐藏检查只读取最终状态，因此它的攻击无视屏障和提升后的抗性。

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

**Hidden Grader**. 隐藏检查只读取最终状态，因此它的攻击无视屏障和提升后的抗性。 凭据: `Relay@f50e9e097:README.md:63-64; README.md:220; scripts/check-workflow-graders.mjs`

招式

## 招式

  1. Live Browser造成100点伤害，命中率95%。选择模型和任务后，即可在真实浏览器中观察它的每一步操作。

    Relay@f50e9e097:README.md:70-72

  2. Head To Head造成45点伤害，连续攻击两次，命中率95%。两个模型使用相同的初始数据，在各自全新的工作区中并排执行同一任务，并分别接受评分。

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

  3. Action Menu造成80点伤害。AI模型从可见操作菜单中选择一项操作，面板会显示它为每项操作分配的概率。

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

  4. Watch Replay强化自身下一次攻击。任何已记录的运行过程都可在真实界面中逐步回放，包括对话框、输入的文字和操作目标。

    Relay@f50e9e097:README.md:82-92
  5. - Live Browser造成100点伤害，命中率95%。选择模型和任务后，即可在真实浏览器中观察它的每一步操作。 凭据: `Relay@f50e9e097:README.md:70-72` - Head To Head造成45点伤害，连续攻击两次，命中率95%。两个模型使用相同的初始数据，在各自全新的工作区中并排执行同一任务，并分别接受评分。 凭据: `Relay@f50e9e097:README.md:94-97; src/live/duel.jsx` - Action Menu造成80点伤害。AI模型从可见操作菜单中选择一项操作，面板会显示它为每项操作分配的概率。 凭据: `Relay@f50e9e097:README.md:165-169; docs/system-one.md:13-17,26` - Watch Replay强化自身下一次攻击。任何已记录的运行过程都可在真实界面中逐步回放，包括对话框、输入的文字和操作目标。 凭据: `Relay@f50e9e097:README.md:82-92`

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## 相关内容

数据以 f50e9e097 版本为准，日期为 2026-10-17。各项信息以 2026-10-17 的提交 f50e9e097 为准。