dsh-blind-arena

在评估 AI 智能体时，单纯知道对手是谁往往会造成判断偏差。DSH Blind Arena 旨在解决这一痛点，将你的 DSH Web 界面变身为一个公平、本地的模型竞技场。通过为每个参赛者创建独立的 Git 工作树，它确保所有模型都在完全相同的代码库状态下起跑，消除了数据漂移或环境差异的影响。核心机制在于“盲审”，参赛者的身份在揭晓前被完全隐藏，直到你决定揭开谜底，从而保证了评估的客观性。该插件支持在同一个提交上创建 2 到 4 个赛道的实时竞速，利用共享验证命令对结果进行公正裁决。无论你是想测试 DeepSeek 生态下的不同模型，还是进行零成本的演示模式体验，DSH Arena 都能提供从代码变更到最终报告生成的全流程支持。所有的实验数据都存储在本地，支持离线导出 HTML 报告，让开发者能够在不泄露任何敏感信息的前提下，安心地进行模型能力的横向对比。