Englisches Original: https://argusic.com/subject/sno-station-skills
sno-station-skills
Sno Station Skills: 31 getestete Skills, die Claude Code und Codex zu einem funktionierenden Team machen. Anbieterübergreifendes Peer-Review, automatische Übergabe, wenn ein Agent sein Kontingent erreicht hat, ein einseitiges Morgenbriefing, Arbeitsaufträge mit Nachweis und eine nächtliche Schleife, die aus Ihren eigenen Sitzungen lernt. Open Source, installiert mit einem sno setup.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepageShellApache-2.0Commit 0451ca25ab9c
Shell, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, agentic coding, ai code review, ai coding agent, ai coding assistant, claude code, claude code plugin und claude code skills.
sno-station-skills läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 69 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
sno 1.1.13 is installed at /home/runner/.local/bin/sno with Sno Station setup into Codex; 19 of 22 unit selftests pass on this container, catch-report passes all 24 under a local Anthropic mock, and medic/rem-reflect selftests fail only on missing system tmux/strace which need root to install.
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 78,7 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.
- catch-report self-test needs a configured `claude` model call; on this machine claude prints Not logged in25 Minuten
- medic self-test requires real tmux on /usr/bin:/bin (test hardcodes PATH); tmux not installed and no root10 Minuten
- rem-reflect selftest-guard requires strace on /usr/bin:/bin in the traced child (hardcoded PATH); strace absent8 Minuten
- Installationszeit
- 69 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 69 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- sh install script exited 0 and printed sno 1.1.13; sno doctor printed 313 already fine; catch-report.t with mock exited 0 with 24 ok; medic.t exited 1 with FAIL tools: tmux; rem-reflect node --test exited with 163 pass 1 fail (selftest-guard)
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 6.270.057
- Genau getesteter Commit
- 0451ca25ab9c
- 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
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
- 22 个单元 self-tests：19 通过，3 失败在环境缺口上：
- `catch-report`：25 项中 24 项通过；唯一失败项（test 14）要求真实/可用的 `claude` 模型调用。我搭建了 schema 正确的 Anthropic `/v1…
- `medic`：需要真实 `tmux` 在 `/usr/bin:/bin`（test 的 `run()` 硬编码该 PATH）。无 root 无法放入系统目录；我已用 `apt-get do…
- `rem-reflect`：单元测试 163/166 通过；唯一失败 `selftest-guard` 强制子进程 `strace` 必须在 `/usr/bin:/bin` 内（测试自身硬编…
- 仓库保持干净：`git status` 无任何改动；不提交、不发布、不改 skills 内容（符合 AGENTS.md）。
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"inst…
succeeded in 0ms:
Done. One summary line delivered above with the required `ARGUSIC_RESULT:` JSON.
tokens used
6,270,057
Done. One summary line delivered above with the required `ARGUSIC_RESULT:` JSON.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 69 Minuten installiert.
- Lizenz Apache-2.0, 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.
- Ist bei der Einrichtung auf 3 Fehler gestoßen, davon 2 nicht gelöst.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
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 | 78,67 | 1,33 |
Themen (von GitHub)
agent-skillsagentic-codingai-code-reviewai-coding-agentai-coding-assistantclaude-codeclaude-code-pluginclaude-code-skillscode-reviewcodexcodex-clicodex-plugincodex-skillscoding-assistantllm-agentsmulti-agent-systemopenai-codexrate-limitself-learningskill-md
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/sno-station-skills)Fragen
- Läuft sno-station-skills?
- sno-station-skills läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 69 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic sno-station-skills getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 0451ca25ab9c. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von sno-station-skills gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 1,33 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 sno-station-skills?
- 69 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 sno-station-skills eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von sno-station-skills schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für sno-station-skills?
- 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.