Englisches Original: https://argusic.com/subject/gemini-skill
gemini-skill
Gemini-Zeichnen-MCP und Skill über den Browser, kann in OpenClaw oder jedem Agent verwendet werden, der MCP unterstützt. Gemini-Zeichnen-MCP und Skill, unterstützt OpenClaw oder jeden Agent (٩(๑>◡<๑)۶)
Läuft mit MocksQuelle: GitHubJavaScriptMITCommit 333e81835c3e
JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: automation, browser automation, drawing, gemini, mcp, mcp client, mcp server und openclaw.
gemini-skill läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 1 Minute installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Dependencies install cleanly, the MCP server starts and enumerates all 21 tools, the Atlas OpenAI-compatible provider works end-to-end against a local mock server, and the daemon starts with /health returning HTTP 200; the Gemini browser-driven tools could not be exercised because no Chrome/Chromium binary exists in this container.
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 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . 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.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- No Chrome/Chromium browser binary in container, so gemini_* browser tools cannot drive the web UI (system packages cannot be installed, no root). /browser/acquire returns HTTP 500 with "未找到可用浏览器".3 Minuten
- Installationszeit
- 1 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 9 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- MCP client harness: tools/list returned 21 tools; atlas_list_models/atlas_send_message/atlas_stream_message returned mock JSON content with no isError; curl http://127.0.0.1:40225/health returned HTTP 200 {"ok":true,...}
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 52.602
- Genau getesteter Commit
- 333e81835c3e
- 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
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
Final line:
tokens used
52,602
All source modules pass a syntax check. I now have everything needed for the report.
Summary of what I did and observed:
- **Install**: `npm install` added 210 packages successfully (no errors) on Node v18.19.1 / npm 9.2…
- **Launch**: The MCP server started over stdio and answered the MCP `initialize`/`tools/list` — 21…
- **MCP client harness**: Called all 21-tool listing plus the three `atlas_*` tools end-to-end agai…
- **Daemon**: `npm`-style `node src/daemon/server.js` launched; `/health` returned HTTP 200 `{"ok":…
- **Browser gap (recorded)**: The repo's Gemini tools require Chrome/Chromium/Edge via CDP plus a G…
- **Cleanup**: removed temp harness files and killed background processes; `git status` clean; all …
Final line: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
- In 1 Minute installiert, schneller als der Median der 36 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 37 Projekten im Bereich automation, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gemini-skill Platz 10 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 25 von 37 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
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 | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,06 |
Themen (von GitHub)
automationbrowser-automationdrawinggeminimcpmcp-clientmcp-serveropenclawopenclaw-agentopenclaw-skillsopenclawskill
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/gemini-skill)Fragen
- Läuft gemini-skill?
- gemini-skill läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic gemini-skill getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 333e81835c3e. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von gemini-skill gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,06 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 gemini-skill?
- 1 Minute in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht gemini-skill eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von gemini-skill schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet gemini-skill im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 37 Projekten im Bereich automation, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gemini-skill Platz 10 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 25 von 37 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für gemini-skill?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.