Läuft awesome-claude-code-subagents?

Ja. awesome-claude-code-subagents läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 6 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic awesome-claude-code-subagents getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 82b73821baa7. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von awesome-claude-code-subagents gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,03 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von awesome-claude-code-subagents?

6 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht awesome-claude-code-subagents eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von awesome-claude-code-subagents schief?

Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.

Wo ist der Nachweis für awesome-claude-code-subagents?

Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/awesome-claude-code-subagents

awesome-claude-code-subagents

Eine Sammlung von 100+ spezialisierten Claude Code Subagents, die eine breite Palette von Entwicklungsanwendungsfällen abdecken.

LäuftQuelle: GitHub HomepageShellMITCommit 82b73821baa7

Shell, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agent framework, ai agent tools, ai agents, awesome, awesome list, claude, claude ai und claude code subagents.

awesome-claude-code-subagents läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 6 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

The repository clone is complete: 161 agent definitions with valid YAML frontmatter across 10 categories, a syntax-valid interactive installer (needs TTY), a fully operational subagent-catalog CLI skill with 12-hour TTL cache and fetch/search/list/invalidate commands, and all documentation (README, CONTRIBUTING, LICENSE).
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 96 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft
Argusic Score: 96 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,03 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 2
zuletzt getestet: 2026-11-02
Sterne: 26.330
Forks: 3.014
offene Issues: 1
Beobachter: 233
Größe: 1 MB
erstellt: 2025-07-30
letzter Push: 2026-11-02

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Installationszeit: 6 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 5 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: Agent integrity scan: python3 validated frontmatter on all 161 .md files (name, description, tools present, filename-to-name matching). Bash -n on install-agents.sh returned valid. Subagent-catalog skill: sourced config.sh, ran ensure_cache (fetched 35955-byte catalog), invalidate_cache (file removed), refresh_cache (file recreated), format_age helpers all produced correct output. curl to GitHub raw endpoints returned HTTP/2 200 for README.md and an agent definition (286-line code-reviewer.md). GitHub raw endpoints accessible, catalog cache auto-populates, skill commands source correctly without errors.
Verbrauchte Modell-Tokens: 155.121
Genau getesteter Commit: 82b73821baa7
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

test -f /work/repo/LICENSE && echo \"yes\" || echo \"no\"
'" in /work/repo
 succeeded in 4166ms:
HTTP/2 200
Agent fetch from GitHub: HTTP/2 200
Installer syntax: valid
Contributing.md exists: yes
LICENSE exists: yes
All systems verified. Here's the final result.
tokens used
155,121
All systems verified. Here's the final result.

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
In 6 Minuten installiert.
Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 6 Minuten nach dem Klonen.
Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	2/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,04	2026-11-02 13:08 UTC
Argusic Runner	1/3	Läuft	100,00	0,03	2026-09-25 16:21 UTC

Themen (von GitHub)

ai-agent-framework ai-agent-tools ai-agents awesome awesome-list claude claude-ai claude-code-subagents claude-subagents subagents

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/awesome-claude-code-subagents.svg)](https://argusic.com/subject/awesome-claude-code-subagents)

Fragen

Läuft awesome-claude-code-subagents?: Ja. awesome-claude-code-subagents läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 6 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic awesome-claude-code-subagents getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 82b73821baa7. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von awesome-claude-code-subagents gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,03 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von awesome-claude-code-subagents?: 6 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht awesome-claude-code-subagents eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von awesome-claude-code-subagents schief?: Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wo ist der Nachweis für awesome-claude-code-subagents?: Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.