Tester un modèle
Le tableau du README dit quels modèles savent réellement faire ce travail. Il est court parce qu'il ne contient que ce qui a été essayé, et il s'allonge parce que des gens l'essaient. Voici cette tâche. Elle prend environ cinq minutes.
Pourquoi cette tâche plutôt qu'un benchmark
La question n'est pas l'intelligence d'un modèle. C'est de savoir s'il utilisera un outil quand il en a un, s'il lira le fichier entier plutôt que le premier écran, et s'il signalera un constat au regard d'une règle au lieu de décrire le fichier.
Un modèle qui échoue ici n'est pas un mauvais modèle. C'est un modèle qui n'a pas été entraîné au travail d'agent, et le savoir avant d'installer 20 Go, c'est tout l'objet.
Le préparer
Un répertoire avec deux fichiers. Six lignes, dont trois fautives :
invoices.csv
row,invoice,customer,amount,po_number,date
1,INV-2201,Northwind,4200,,2026-08-03
2,INV-2202,Contoso,11800,,2026-08-05
3,INV-2203,Fabrikam,900,PO-771,2026-08-09
4,INV-2204,Northwind,15400,PO-772,2026-08-11
5,INV-2205,Contoso,,PO-773,2026-08-12
6,INV-2206,Tailspin,7300,,2026-13-02
rules.md
# Règles de facturation
- Tout ce qui dépasse 10 000 exige un numéro de commande.
- Chaque facture doit porter un montant.
- Les dates sont au format YYYY-MM-DD et doivent être des dates réelles.
Les trois problèmes plantés sont la ligne 2 (au-dessus du plafond, sans commande), la ligne 5 (sans montant) et la ligne 6 (mois 13). La ligne 4 dépasse le plafond et porte une commande : elle est là pour qu'un modèle signalant tous les gros montants ne soit pas compté comme correct.
L'exécuter
opencli exec --skip-git-repo-check --sandbox workspace-write \
-m <your-model> "Use the spreadsheet-review skill on invoices.csv"
Le noter
| Appelle les outils | A-t-il lu le fichier avec un outil, ou vous a-t-il demandé d'en coller le contenu ? |
| Trouve 3/3 | Les trois, et seulement trois. Quatre veut dire qu'il en a inventé un. |
| Cite | Chaque constat nomme sa ligne et cite la règle qu'il enfreint |
| Compte | La ligne de conclusion dit six lignes. Cinq veut dire qu'il a compté de mémoire |
Un modèle qui en trouve trois mais ne sait pas dire lesquelles n'a pas fait le travail : tout le produit d'une revue, c'est un endroit où regarder.
L'envoyer
Ouvrez une pull request ajoutant une ligne au tableau du README, ou un ticket avec la sortie collée. Précisez :
- le modèle, exactement tel que son moteur le nomme (
qwen3-coder:30b, pas « Qwen ») - le moteur — Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, un endpoint hébergé
- la fenêtre de contexte que vous avez configurée
- tout ce qu'il a fait que les quatre colonnes ne capturent pas
Les résultats négatifs valent autant que les positifs, et sont plus rares — personne ne publie sur le modèle qui n'a pas marché. Une ligne disant qu'un modèle ne sait pas appeler d'outils épargne un téléchargement à tous ceux qui la lisent.