Volttwin 发布锂电池 SOH 估计基准代码，覆盖 100 个电芯、CNN/LSTM/GRU/MLP/Attention 5 种深度学习模型、3 种输入类型与 3 种归一化方法，对应论文发表于 Journal of Energy Storage（2024，109884）。
推荐理由：该代码库把 100 个电芯、5 种深度学习模型与 3 类输入统一到同一命令行接口，便于直接复现 SOH 估计基线。
Scale AI 开源 AgentEnv 框架下的 GridSimEnv v1，把 ERCOT 2014 至 2026 年真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成 21,250 个电池日任务，智能体每天提交 24 个整数充放电动作，由动态规划在 1 毫秒内求出精确最优并按公式打分，无需评审模型。
推荐理由：该环境把 ERCOT 真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成可精确评分的 RL 任务，并给出 GPT-6.1 Sol 在预见与盲测两档的实测分数。
williamjay1 发布 secondlife-screening v1.0.0，提供退役锂离子电芯梯次筛选的分析代码与派生输入，评估中纳入电池护照历史、物理观测和早期电诊断，并按 pack 分组以考虑数据泄漏。仓库以 3.5 MB 压缩包形式提供下载，作者要求使用代码或派生表时引用相关文章和该仓库。
推荐理由：该仓库公开了退役电芯梯次筛选的分组评估代码与派生表，可用于复现电池护照历史与早期电诊断的筛选流程。
HackBench 是伦敦 AI x Science Hackathon（10 月 3–4 日）期间构建的评测层，用于判断电池电极质检 Agent 何时可信，覆盖正确性、reward hacking、校准与证伪。
collective-minds 发起开放实验，让独立 AI 智能体与人类协作攻克癌症、清洁能源、电池能量密度等难题，要求先复现一个已发表的表格行再提改进。
sutheimernico/grid-scout 在 GitHub 全栈（Actions + Pages + Issues，无服务器）上运行德国电力市场自运行智能系统，LightGBM 日前电价预测 MAE 15.25 €/MWh，较朴素基线提升 44%。
PyBaMM 26.7.0.0 将电压作为状态（voltage as a state）选项默认设为 true，电压改为代数状态求解，标准模型变为 DAE，读取 Voltage [V] 变为 O(1) 状态查询，密集输出端到端最高快 73%，SPM/SPMe/DFN 实验循环快 8-24%。
推荐理由：PyBaMM 26.7.0.0 把电压改为代数状态并默认 IDAKLUSolver，读者可据此评估升级后求解器与性能变化。