LLM agents على الـ cloud ولا محلية، لعمل slides المحاضرات بـ Agent Skill

تلات models على الـ cloud، هما Claude Opus 5.5 وSonnet 5.5 وHaiku 5.5، وmodel محلي واحد، qwen3.8 27B، شغال بـ Ollama على Mac Studio فيه M4 Max وذاكرة 64 GB، عملوا نفس عرض المحاضرة، من 20 لـ 30 slide، من نفس الـ prompt، بالـ Agent Skill بتاعة ⁦present‑in‑html⁩ في Claude Code. Opus وSonnet خدوا 9/10 في الموضوعين، وSonnet خلّص في حوالي نص وقت Opus، بربع لتلت تكلفته؛ وHaiku خد 7/10 بحوالي 0.30 دولار. والـ model المحلي الـ dense ماخلصش في 120 دقيقة.

دراسة مبدئية. كل model اشتغل مرة واحدة بس في كل مهمة، فدي مؤشرات أولية، مش نتايج نهائية. لسه محتاجين tests أكتر.

الدراسة باختصار

كل model خد module واحد من كورس وprompt ثابت: يحوّله لعرض من 20 لـ 30 slide لمحاضرة 50 دقيقة، فيه speaker notes على كل slide وquiz في الآخر. كان فيه موضوعين، Wireless 101 وSTATS 101. الـ checker بتاع الـ skill وLLM judge مايعرفش مين عمل إيه (blind) قيّموا كل عرض خلص.

العروض اللي اتعملت: المقارنة الأساسية

run واحد لكل model في كل موضوع. كل عرض ملف HTML واحد، وبيفتح في tab جديدة.

Wireless 101

STATS 101

العروض اللي اتعملت: تجربة الخطة

تجربة منفصلة، ومش بتتقارن بالـ runs اللي فوق. Opus كتب خطة واحدة لـ STATS 101، وتلات models محلية بنوا منها عرض.

الـ source والـ data والـ scripts

الـ prompts والـ harness والـ judge والـ scripts موجودين على GitHub: ⁦present‑in‑html⁩/evals/model-comparison. والأرقام اللي ورا الرسومات موجودة هنا كمان: study-data.json وtables.md.

الدراسة اشتغلت في Claude Code بالـ plugin الشخصي بتاعي ⁦present‑in‑html⁩، مش بتاع Apple.