Empfehlungsregeln, Evidenz und Unabhängigkeit

Quellen und Identität

OpenGPT bewahrt Modellname oder -ID und Konfiguration des Herausgebers. Eine offizielle Modell-ID wird nur hinzugefügt, wenn die Anbieterdokumentation die exakte Zuordnung stützt. Quelldatensätze, die sich nicht zuverlässig zuordnen lassen, bleiben als solche sichtbar, statt eine erfundene Identität zu erhalten.

Empfehlungsmethode

Der Builder wendet zunächst feste Eignungsfilter für Datenschutz und angegebenes Budget an. Danach vergibt er veröffentlichte Regelpunkte für Aufgaben- und Zieleignung, Rolle, Branchensignale, Sprache, Plattform und Erfahrung. Zulässige Kandidaten werden deterministisch sortiert; bei gleicher Punktzahl entscheidet die alphabetische Reihenfolge. Diese Gewichtungen drücken OpenGPTs redaktionelle Richtlinie zur Produkteignung aus, keine Prozentwerte, Benchmark-Werte oder gemessene Modellqualität.

Grenze zwischen Fakten und Redaktion

Vom Anbieter veröffentlichte Angaben zu Identität, Zugriff, Funktionsbeschreibungen und ausgewiesenen Preisen sind faktische Quellaussagen und müssen bei Verwendung auf den genannten Anbieter verlinken. Eignungslabels, Stärken, Klassifizierungen, Annahmen, Konfidenz und Empfehlungen sind redaktionelle Beurteilungen von OpenGPT. Öffentliche Benchmark-Datensätze liefern Kontext mit begrenztem Umfang und werden in den aktuellen Empfehlungsregeln nicht als versteckte Punkte verwendet.

Transparenz für jedes Ergebnis

Eine integrierte Empfehlung sollte folgende Informationen enthalten: Grund, Nachweise, Annahmen, Datum der letzten Überprüfung, Konfidenzgrad, beste Alternative, Ausschlusskriterien sowie die Bedingungen für die Anwendbarkeit der Empfehlung. Der Konfidenzgrad beschreibt die Vollständigkeit der Erläuterung zur Eignung und der zugrundeliegenden Daten; er ist kein Maß für die Wahrscheinlichkeit einer guten Leistung.

Prüfrhythmus

Methodik und aktive Empfehlungsdatensätze werden mindestens alle 90 Tage überprüft. Eine wesentliche Änderung bei Anbieter, Preisgestaltung, Zugriff, Lebenszyklus, Quelle, Katalogklassifizierung, Bewertungsregel oder reproduzierbarer Korrektur löst eine frühere Prüfung aus. Jedes Ergebnis verwendet das Prüfdatum seines eigenen Datensatzes; das Aktualisierungsdatum einer Seite belegt nicht, dass an diesem Tag alle zugrunde liegenden Datensätze geprüft wurden.

Ranking und Vergleich

Ränge bleiben auf die genannte Quelle, Kennzahl, den Snapshot, die Benchmark-Version und eine vergleichbare Konfigurationsgruppe begrenzt. OpenGPT erstellt über inkompatible Benchmarks hinweg keine universelle Agent-Punktzahl. Kosten, Latenz, Evidenz aus wiederholten Durchläufen und menschliche Eingriffe werden nur angezeigt, wenn die Quelle vergleichbare Werte meldet.

Einreichung und Prüfung

Eine Einreichung durch einen Benutzer durchläuft zunächst eine redaktionelle Prüfung. Ein Prüfer kann den Nachweisdatensatz genehmigen oder ablehnen. Ein genehmigtes Agentenprodukt wird automatisch mit seiner geprüften öffentlichen Quelle in das durchsuchbare öffentliche Agentenverzeichnis aufgenommen. Die statische Katalogidentität, die Eignung für Vergleiche und Änderungen an der Rangliste sind eigenständige Vorgänge, die jeweils einen eigenen Nachweis erfordern.

• Einreichende können Rang, Vertrauensstufe, Vergleichbarkeit oder Veröffentlichungsstatus nicht wählen.
• Prüfentscheidungen sollten die geprüfte Evidenz und die Begründung festhalten.
• Verzeichniseinträge sind weder Empfehlungen noch Rankings.

Korrekturen und Einsprüche

Senden Sie Korrekturen mit der betroffenen URL, der genauen strittigen Aussage oder Identitätszuordnung, einer öffentlichen Quelle und einer knappen Erklärung an contact@opengpt.com. OpenGPT kann Bezeichnungen, Links, Zuordnungen, Datumsangaben oder den Evidenzstatus korrigieren, einen Audit-Trail bewahren, sofern der Workflow dies unterstützt, und einen Kandidatendatensatz zurückziehen, während ein Einwand geprüft wird.

Kommerzielle Unabhängigkeit

OpenGPT verkauft weder Rangplätze noch Vertrauensstufen, Prüfgenehmigungen, Vergleichszulassungen oder Empfehlungslabels. Sponsoring oder kommerzielle Unterstützung müssen, falls sie eingeführt werden, klar offengelegt werden und dürfen Bewertungsregeln, Quellenauswahl, Evidenzschwellen, Korrekturverfahren oder redaktionelle Platzierung nicht beeinflussen.

Konflikte und Einschränkungen

Anbieterberichte und Beziehungen zu Einreichenden liefern Evidenzkontext, führen aber nicht automatisch zu Ausschluss oder Validierung. OpenGPT kennzeichnet die verfügbare Evidenz und hält Unsicherheit, kleine Stichproben, widersprüchliche Ergebnisse und nicht gemeldete Felder sichtbar.