验证 Lab · 策展层级 4

GitHub AI 项目首次试跑 Lab

用固定输入、真实输出、机器检查和独立复核，判断一个 GitHub 项目是否完成了你要的任务。

完成结果为一个项目生成可审计证据包：版本、环境、固定输入、实际输出、时间、费用、报错和最终决定。

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证据与适用边界

本站已完成 MarkItDown 0.1.6 的四文件同题试跑；Dyad、Dify、n8n 和 ComfyUI 尚未实测。当前结果只覆盖一台 Windows 机器和四份自有合成文件。。该标记与来源核验状态独立，不代表使用效果。

预计时间: 每个项目按环境预留 45 到 120 分钟；MarkItDown 本轮的四次缓存转换各约 4.0 到 6.0 秒，准备夹具和验收不包含在内。
成本边界: 默认使用虚构数据、免费或本地路径并设零付费预算。MarkItDown 本轮未用 API key、外部 LLM、OCR、Azure 或付费服务；其他项目仍须单独评估。
证据状态: 官方来源与本站实测均已公开
最后核验: 2026-07-23
生命周期: 当前维护
评分覆盖: 0%；综合评分未计算

MarkItDown 已实际执行基准任务、保存输入输出和机器记录，并由独立 Reviewer 复查，因此对应 Resource 改为已实测。其余四张卡仍只来自所有者材料，不能继承这个状态。

从应用生成、AI 工作流、自动化、图像 Workflow、文档转换中选择一个与当前任务最匹配的节点。其余项目留在 Queue 或 Collection，不并行安装。

按 Workflow 隔离环境并运行。复查者应能从记录判断实际发生了什么，而不是只看到成功截图。失败结果同样保留，因为它能淘汰不合适的节点。

一次本地成功只证明特定版本、环境和输入。更新 Resource 时必须限定范围；安装失败或输出不合格时写失败，不以所有者演示替代。MarkItDown 当前为有边界的已实测；其余四个项目保持尚未实测。