Original en inglés: https://argusic.com/subject/agentic-awesome-skills

agentic-awesome-skills

2,884+ skills reutilizables de AI agent para Claude Code, Codex, Cursor y Gemini CLI. AAS Core añade descubrimiento de catálogo local, selección propiedad del agent y vista previa del plan. CLI, MCP y plugins.

Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 2ed16bc0af73

Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, agentic skills, ai agent skills, ai agents, ai coding, ai workflows, antigravity y antigravity skills.

agentic-awesome-skills funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

Dependencies installed, full test suite (130 tests) passes, validation passes for 2459 skills, build chain generates catalog, and AAS CLI responds to commands. The web-app portion requires Node >=22 and cannot launch in this container.

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 95,7 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto
Funciona
Puntuación Argusic
95,7 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,04 USD (medido)
ejecuciones registradas
2
última prueba
estrellas
49.140
forks
7136
issues abiertos
4
observadores
304
tamaño
440 MB
creado
último push

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.

Tiempo perdido en cada fallo al probar agentic-awesome-skills, a partir de la ejecución registrada
Cada barra es un fallo que el agent registró, con el tiempo que le costó. Sale de esta ejecución y de ningún otro sitio.

Qué salió mal, en palabras del propio agent

Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.

  • git_pushing_helper.test.js: git init --ref-format=reftable failed (Git 2.43.0, needs ≥2.45)2 minutos
  • test_audit_consistency.py: ModuleNotFoundError for yaml1 minuto
Tiempo de instalación
3 minutos
De máquina en frío a terminar
8 minutos
Errores encontrados y corregidos
2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
npm run test exited 0, 130 tests passed. npm run validate passed (2459 skills). npm run validate:references passed. npm run security:docs passed. npm run build (chain) passed including catalog generation (2459 records). aas catalog status returned ok. Web-app tests cannot run: vite/rolldown require Node >=20.19, container has Node 18.19.1.
Tokens de modelo usados
216.189
Commit exacto probado
2ed16bc0af73
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

Ver la sesión

La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.

Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.

El final de la grabación

Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.

Node.js v18.19.1
Let me verify the fixed Python test is now passing
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && node tools/scripts/run-python.js tools/scripts/tests/test_audit_consi…
 succeeded in 42ms:
....
Ran 5 tests in 0.044s
OK
All errors have been diagnosed and fixed. Here is the final report:
tokens used
216,189
All errors have been diagnosed and fixed. Here is the final report:

Reproducir 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 recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
  • Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
  • Licencia MIT, según su plataforma de origen.
  • Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.

Qué no salió bien, o no se sabe

  • Tardó 3 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.

De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, agentic-awesome-skills fue el 55.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 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 3 minutos después del clon.

También probados, en la misma área

Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.

Historial de ejecuciones

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner2/3Funciona91,430,10
Argusic Runner1/3Funciona100,000,04

Temas (de GitHub)

agent-skillsagentic-skillsai-agent-skillsai-agentsai-codingai-workflowsantigravityantigravity-skillsclaude-codeclaude-code-skillscodex-clicodex-skillscursorcursor-skillsdeveloper-toolsgemini-cligemini-skillskiromcpskill-library

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/agentic-awesome-skills.svg)](https://argusic.com/subject/agentic-awesome-skills)

Preguntas

¿Funciona agentic-awesome-skills?
Sí. agentic-awesome-skills funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic agentic-awesome-skills?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 2ed16bc0af73. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar agentic-awesome-skills?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 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 agentic-awesome-skills en instalarse?
3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita agentic-awesome-skills una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar agentic-awesome-skills?
En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
¿Cómo se compara agentic-awesome-skills con las alternativas?
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, agentic-awesome-skills fue el 55.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
¿Dónde está la evidencia de agentic-awesome-skills?
Las 2 ejecuciones registradas están 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.

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