Herdr UI
Herdr의 TUI가 뛰어나며, 창을 통해 추가되는 기능
아직 감지된 업데이트가 없습니다. GitHub 릴리스가 나오면 여기에 보입니다.
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기Framework for evaluating and improving agents
저장소 README에서 가져옴
README 전체를 불러오는 중입니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
Harbor is a framework from the creators of Terminal-Bench for evaluating and optimizing agents and language models. You can use Harbor to:
• Evaluate arbitrary agents like Claude Code, OpenHands, Codex CLI, and more.
• Build and share your own benchmarks and environments.
• Conduct experiments in thousands of environments in parallel through providers like Daytona, Modal, LangSmith, Blaxel, Novita Sandbox, Tensorlake, and Runta.
• Generate rollouts for RL optimization.
Check out the Harbor Cookbook for end-to-end examples and guides.README 전문 보기 ↗Harbor is a framework from the creators of Terminal-Bench for evaluating and optimizing agents and language models. You can use Harbor to:
Check out the Harbor Cookbook for end-to-end examples and guides.
uv tool install harbor
or
pip install harbor
Harbor is the official harness for Terminal-Bench-2.0:
export ANTHROPIC_API_KEY=<YOUR-KEY>
harbor run --dataset [email protected] \
--agent claude-code \
--model anthropic/claude-opus-4-1 \
--n-concurrent 4
This will launch the benchmark locally using Docker. To run it on a cloud provider (like Daytona) pass the --env flag as below:
export ANTHROPIC_API_KEY=<YOUR-KEY>
export DAYTONA_API_KEY=<YOUR-KEY>
harbor run --dataset [email protected] \
--agent claude-code \
--model anthropic/claude-opus-4-1 \
--n-concurrent 100 \
--env daytona
To see all supported agents, and other options run:
harbor run --help
To explore all supported third party benchmarks (like SWE-Bench and Aider Polyglot) run:
harbor datasets list
To evaluate an agent and model one of these datasets, you can use the following command:
harbor run -d "<dataset@version>" -m "<model>" -a "<agent>"
If you use Harbor in academic work, please cite it using the “Cite this repository” button on GitHub or the following BibTeX entry:
@software{Harbor_Framework,
author = {{Harbor Framework Team}},
title = {{Harbor: A framework for evaluating and optimizing agents and models in container environments}},
year = {2026},
doi = {10.5281/zenodo.20953922},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20953922}
}
The DOI above is the concept DOI, which always resolves to the latest release and aggregates citations across all versions. To cite a specific version instead, use that version's DOI from the Zenodo record.