Original en inglés: https://argusic.com/subject/autoprompt-skill
autoprompt-skill
Autoprompt es una skill de coding-agent que reduce los fallos en un 45% en tareas de codificación agentic.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit b6516cf52a78
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent orchestration, agent skills, agentic workflows, ai agents, ai coding, automated testing, autonomous agents y claude code.
autoprompt-skill funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 5 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
autoprompt-skill v2.0.0 CLI installs globally, all 256 core/provider/benchmark tests pass cleanly on Node.js 20.20.2 with Python 3.12 + PyYAML 6.0.3 + jsonschema 4.26.0
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 92 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.
- Node.js v18 unmet engine requirement (needs >=20)3 minutos
- PyYAML not found in system site-packages; per-user install skipped by test HOME override1 minuto
- python command not on PATH (only python3 exists)1 minuto
- test 109: packed global package configure command failed because subprocess with overridden HOME could not find PyYAML1 minuto
- Tiempo de instalación
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 31 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm run test:cli returned 133 pass, 0 fail; npm run test:providers returned 101 pass, 0 fail; npm run test:benchmark returned 22 pass, 0 fail
- Tokens de modelo usados
- 198.157
- Commit exacto probado
- b6516cf52a78
- 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
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
All three core test suites pass cleanly. Let me compile the final result. **CLI tests**: 133 pass, 0 fail (was 132/1 before fix) **Provider tests**: 101 pass, 0 fail **Benchmark tests**: 22 pass, 0 fail The only failure was in test 109 (`the packed global package exposes a working Argusic Agent config… tokens used 198,157 All three core test suites pass cleanly. Let me compile the final result. **CLI tests**: 133 pass, 0 fail (was 132/1 before fix) **Provider tests**: 101 pass, 0 fail **Benchmark tests**: 22 pass, 0 fail The only failure was in test 109 (`the packed global package exposes a working Argusic Agent config…
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
- Se instaló en 5 minutos.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 18 proyectos de agent-orchestration que Argusic ha instalado y cronometrado, autoprompt-skill fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 13 de 18 llegaron a funcionar.
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 por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,18 |
Temas (de GitHub)
agent-orchestrationagent-skillsagentic-workflowsai-agentsai-codingautomated-testingautonomous-agentsclaude-codeclicode-reviewcodexcoding-agentdeveloper-toolsgithub-copilotmulti-agent-systemsopencodeprompt-engineeringsubagentstest-driven-developmentworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/autoprompt-skill)Preguntas
- ¿Funciona autoprompt-skill?
- autoprompt-skill funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic autoprompt-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit b6516cf52a78. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar autoprompt-skill?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,18 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 autoprompt-skill en instalarse?
- 5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita autoprompt-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar autoprompt-skill?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara autoprompt-skill con las alternativas?
- De los 18 proyectos de agent-orchestration que Argusic ha instalado y cronometrado, autoprompt-skill fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 13 de 18 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de autoprompt-skill?
- 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.