Cheese Frontier Index 方法論

Cheese Index

• 可用軸（coding／agent／horizon／overall）正規化到 0–100 後取中位數。
• 若有 Ops（部署體感），以 8% 權重做 light blend——不是與軸等權。
• 匿名 coding-cross 會與核心 coding 軸取中位數合流；cheeseSignals 不再把 cross 重複計一次。

衍生指標

• Consensus — 主軸 max−min 的互補：100−spread（≥2 軸）。
• Depth — 能力維度（最多 13）中位數；覆蓋稀疏時雷達會變薄——這是資料現實，不是 UI bug。
• Balance — coding／agent／horizon 三軸分歧小則高。
• Value / Pareto — Index÷Σ$/MTok；Pareto 為 ↑Index × ↓cost 不可支配前沿。
• Fit — 五場景權重（coding-agent／long-horizon／budget／balanced／generative）。

穩定度（誠實標註）

• band — 歷史 ≥7 日：用指數帶寬推穩定分。
• short_band — 歷史 2–6 日：短帶，解讀需更保守。
• proxy — 尚無多日歷史：用 Consensus／Balance 代理，不是真 7 日帶。

Provenance 與更新節奏

• 每個模型檔案可看匿名 provenance：kind（core／horizon／cross／derived）、evidence tier、asOf。
• 複合指數與 Pareto 約每 4 小時重算；上游 leaderboard 多為日級 snapshot——「脈動」= 重算複合，不是所有源都 4h 新鮮。
• 第三方排行榜名稱刻意不出現在產品文案；交叉訊號僅作內部交叉驗證。

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