Original en inglés: https://argusic.com/subject/amazon-skills
Amazon-Skills
Habilidades gratuitas de AI agent para vendedores de Amazon: investigación de palabras clave, análisis de competidores, auditoría de listados y más. Funciona con OpenClaw, Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex y cualquier agent que admita el formato Skills.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 0f3b13fa0e5e
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, amazon, amazon seller automation, amazon seller tools, claude code, claude skills, ecommerce y openclaw.
Amazon-Skills funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,5 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 52 Amazon seller skills installed to ~/.agents/skills/ via npx [email protected], keyword research script fetches live autocomplete data from Amazon's public API, and calculator scripts produce correct fee/tariff reports using built-in rate tables.
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 100 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.
- npx skills@latest requires Node>=22, container has Node 180,3 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 4 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- bash amazon-keyword-research/scripts/research.sh "yoga mat" us returned ~200 real autocomplete suggestions from completion.amazon.com; python3 amazon-fba-calculator/scripts/calculator.py printed FBA fee breakdown with correct 2024 rates; python3 tariff-calculator-amazon/scripts/calculator.py printed landed cost report; python3 tariff-calculator-amazon/scripts/hs_lookup.py printed HS code 8518300000 result; all 52 skills present in ~/.agents/skills/
- Tokens de modelo usados
- 65.757
- Commit exacto probado
- 0f3b13fa0e5e
- 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.
6 Now I have all the evidence. Let me compile the final report. exec /bin/sh -lc '# Final verification: count the installed skills and get install timestamp ls ~/.agents/skills/ | wc -l && echo "---" && stat ~/.agents/skills/amazon-keyword-research/SKILL.m… succeeded in 0ms: 52 File: /home/runner/.agents/skills/amazon-keyword-research/SKILL.md Size: 8179 Blocks: 16 IO Block: 4096 regular file Device: 0,67 Inode: 4366085302 Links: 1 tokens used 65,757
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 instaló en 0,5 minutos, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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
- 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, Amazon-Skills fue el 10.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 0,5 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
Temas (de GitHub)
ai-agentsamazonamazon-seller-automationamazon-seller-toolsclaude-codeclaude-skillsecommerceopenclawopenclaw-skillsskills
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/amazon-skills)Preguntas
- ¿Funciona Amazon-Skills?
- Sí. Amazon-Skills funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Amazon-Skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 0f3b13fa0e5e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Amazon-Skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,08 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 Amazon-Skills en instalarse?
- 0,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Amazon-Skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Amazon-Skills?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara Amazon-Skills con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, Amazon-Skills fue el 10.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Amazon-Skills?
- 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.