Englisches Original: https://argusic.com/subject/serenity-skill
serenity-skill
Serenity-inspirierte Agent Skill zur Erforschung von Lagerbestandsengpässen in der Lieferkette
LäuftQuelle: GitHubPythonMITCommit 7175becb67cc
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, ai agents, claude code, codex, investment research, stock research und supply chain.
serenity-skill läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Serenity.skill is installed to ~/.agents/skills/serenity-skill and ~/.codex/skills/serenity-skill, passes structural validation, and is loadable by Codex CLI 0.160.0 which correctly invokes it via $serenity-skill to perform supply-chain bottleneck research with named companies, dated evidence, and priority rankings.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 75 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
- Installationszeit
- 2 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 2 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- codex exec with two prompts: (1) '$serenity-skill Give me a one-sentence summary' returned a correct method description; (2) '$serenity-skill Compare A-share AI semiconductor companies briefly at a supply-chain level. List 2-3 priority research candidates' returned a full bottleneck analysis with 3 candidate companies, dated evidence, and reasoning. Additionally, python3 scripts/validate_skill.py on the installed skill dirs exited 0 with 'OK: serenity-skill'.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 26.012
- Genau getesteter Commit
- 7175becb67cc
- 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.
/home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/deep-research-workflow.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/evidence-ladder.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/market-source-playbook.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/output-style-and-language.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/public-profile-and-evaluation.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/research-sources.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/risk-and-compliance.md /home/runner/.agents/skills/serenity-skill/references/serenity-dialogue-protocol.md Now let me compile the final result. tokens used 26,012 Now let me compile 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 2 Minuten installiert, schneller als der Median der 106 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- 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.
Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte serenity-skill Platz 35 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
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 2 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 | 100,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 50,00 | 0,04 |
Themen (von GitHub)
agent-skillsai-agentsclaude-codecodexinvestment-researchstock-researchsupply-chain
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/serenity-skill)Fragen
- Läuft serenity-skill?
- Ja. serenity-skill läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic serenity-skill getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 7175becb67cc. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von serenity-skill 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 serenity-skill?
- 2 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 serenity-skill eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von serenity-skill schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet serenity-skill im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte serenity-skill Platz 35 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für serenity-skill?
- 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.