Englisches Original: https://argusic.com/subject/skillhub
skillhub
Selbst gehostetes Open-Source-Agent-Skill-Registry für Unternehmen. Veröffentlichen und versionieren Sie Skill-Pakete, verwalten Sie Berechtigungen mit RBAC und Audit-Logs, und stellen Sie es on-premise mit Docker oder Kubernetes bereit.
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepageJavaApache-2.0Commit 735259728f19
Java, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent framework, ai agent, ai governance, ai infrastructure, ai orchestration, audit log, dsh plugin und enterprise ai.
Argusic konnte skillhub nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 20 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.
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 36 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Genau getesteter Commit
- 735259728f19
- 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.
- Installationszeit
- der Lauf hat keine gemeldet
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verbrauchte Modell-Tokens
- für diesen Lauf nicht aufgezeichnet
- 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
- Ob es überhaupt funktioniert
- dieser Lauf hat nichts verifiziert, daher trifft diese Seite in keine Richtung eine Aussage
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
/bin/sh -lc '# First check the scanner (Python) as it might work with less memory
export PATH=/home/runner/.local/bin:/home/runner/.local/jdk/bin:$PATH JAVA_HOME=/home/runner/.local…
cd /work/repo/scanner && python3 -m venv /tmp/scanner-venv 2>&1 | tail -5
echo "==="
source /tmp/scanner-venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt 2>&1 | tail -10' in /work/…
exec
/bin/sh -lc "pkill -9 -f python3 2>/dev/null; pkill -9 -f \"pip\\|venv\" 2>/dev/null; sleep 2
# Check the scanner approach manually
cd /work/repo/scanner && cat requirements.txt" in /work/repo
/work/run-agent.sh: line 4: 1019 Exit 101 codex exec --skip-git-repo-check --danger…
1020 Broken pipe | tee /work/agent-output.txt
1021 Killed | python3 -u /work/brand-codex.pyGesamte 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
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
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 | Zeit abgelaufen | 0,00 | 0,25 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,09 |
Themen (von GitHub)
agent-frameworkai-agentai-governanceai-infrastructureai-orchestrationaudit-logdsh-pluginenterprise-aiiflytek-astronopenclawopenclaw-skillsrbacskillskill-hubskill-managementskill-managerskill-registryskillsversion-control
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/skillhub)Fragen
- Läuft skillhub?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass skillhub läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic skillhub getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 735259728f19. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von skillhub gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,09 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Braucht skillhub eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von skillhub schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wo ist der Nachweis für skillhub?
- 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.