Original en inglés: https://argusic.com/subject/agent-scripts
agent-scripts
Scripts for agents, shared between my repositories.
Funcionafuente: GitHubsitio webShellMITcommit d15557c94fa1
Shell, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents.
agent-scripts funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2,5 minutos y encontró 4 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 12 test suites pass; npm install completes with 0 vulnerabilities; Python, Node.js, and Ruby scripts compile and run correctly; browser-tools CLI loads and reports help; docs-list enumerates all docs with metadata checks; no Chrome binary available for browser launch tests
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 95 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Ruby not installed in container; scripts/validate-skills, test-maintainer-orchestrator-policy, and codex-huge-context preflight required it2 minutos
- pyyaml Python package not available (system Python managed by apt, no user pip allowed)0,3 minutos
- No Chrome/Chromium binary available - browser-tools start cannot launch a browser
- Ruby psych C extension (YAML parser) could not compile due to missing libyaml system library
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 26 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Ran 12 test suites: sync-skills (9 PASS), validate-skills (54 OK), maintainer-orchestrator (1 PASS), codex-huge-context preflight (1 PASS), clawsweeper-status (5 PASS), npm-auth-cache (18/18 pass), npm-auth-login (12/12 pass), npm-auth-shell (4 PASS), mac-release (1 PASS), mac-release-canary (1 PASS), mac-release-assets (1 PASS), mac-release-publication (1 PASS), mac-release-download (1 PASS), mac-release-provider (0 failed assertions), xcode-post-install-smoke (5 OK)
- Tokens de modelo usados
- 152.829
- Commit exacto probado
- d15557c94fa1
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
}
],
'test_depth': 'tier1_real',
'verified_how': 'Ran 12 test suites: sync-skills (9 PASS), validate-skills (54 OK), maintainer-…
'final_state': 'All 12 test suites pass; npm install completes with 0 vulnerabilities; Python, …
}
print(json.dumps(result))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 2.5, "errors": [{"msg": "R…
tokens used
152,829Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2,5 minutos, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Encontró 4 errores durante la instalación, 1 de ellos sin resolver.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, agent-scripts fue el 29.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2,5 minutos después del clon.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/agent-scripts)Preguntas
- ¿Funciona agent-scripts?
- Sí. agent-scripts funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic agent-scripts?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit d15557c94fa1. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar agent-scripts?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,21 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda agent-scripts en instalarse?
- 2,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita agent-scripts una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar agent-scripts?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara agent-scripts con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, agent-scripts fue el 29.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de agent-scripts?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.