Englisches Original: https://argusic.com/subject/n8n-skills
n8n-skills
n8n Skillset für Claude Code, um fehlerfreie n8n-Workflows zu erstellen
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepageShellMITCommit 19cd793f4789
Shell, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, n8n und workflow automation.
n8n-skills läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 4,5 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
n8n-skills builds 16 valid distribution zips (98 files, 15 skills), n8n-mcp v2.90.0 MCP server responds to all 7 tools correctly via stdio protocol, skills install into ~/.codex/skills/, and all pre/post-tool-use hooks are executable.
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 86 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.
- zip: command not found0,5 Minuten
- npm install -g n8n-mcp: EACCES on /usr/local0,5 Minuten
- mcp.json points to remote HTTPS endpoint (401 unauthorized)0,5 Minuten
- Node v18.19.1 < required >=20.0.0, engine warnings
- Installationszeit
- 5 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 8 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- n8n-mcp MCP server stdio protocol: initialize, tools/list (7 tools), tools/call search_nodes/webhook/validate_node/get_node/validate_workflow all returned correct results; build.sh exited 0 producing 16 valid zips
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 87.153
- Genau getesteter Commit
- 19cd793f4789
- 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.
87,153 Let me now compile the comprehensive summary. I've done a thorough evaluation. Here's my final report: **What I did and verified:** 1. **Installed n8n-mcp** (prerequisite) via `npm --prefix ~/.local install n8n-mcp` — all 150 packa… 2. **Ran `build.sh`** — failed on `zip: command not found`. Patched the script with a Python `zipfi… 3. **Tested n8n-mcp MCP server end-to-end** via stdio protocol: `initialize` → returned protocol `2… 4. **Fixed mcp.json**: originally pointed at `https://api.n8n-mcp.com/mcp` (returns HTTP 401). Crea… 5. **Verified all 15 skills** have proper SKILL.md frontmatter (name + description). Bundle contain… 6. **Verified 62 evaluations** across 14 skill categories (3–6 per skill). 7. **Installed skills** into `~/.codex/skills/` for Argusic Agent usage. 8. **Hooks** all present and executable (8 pre-tool-use hooks, 1 post-tool-use, session-start.sh).
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 4,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von allen 4 Fehlern 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.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte n8n-skills Platz 43 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 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 | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,05 |
Themen (von GitHub)
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/n8n-skills)Fragen
- Läuft n8n-skills?
- n8n-skills läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 5 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic n8n-skills getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 19cd793f4789. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von n8n-skills gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,05 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 n8n-skills?
- 4,5 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 n8n-skills eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von n8n-skills schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 4 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet n8n-skills im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte n8n-skills Platz 43 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für n8n-skills?
- 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.