Original en inglés: https://argusic.com/subject/awesome-ai-persona-skills
awesome-ai-persona-skills
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Funciona con mocksfuente: GitHubShellMITcommit 729ff734f5ed
Shell, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agent skills, agentic, agents, ai, ai agents, ai model y ai tools.
awesome-ai-persona-skills funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,2 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
34 SKILL.md files with valid YAML frontmatter across 5 sections: DirectorAgents-1, EQ, Novelists, tianya-gods-framework, zimeiti. Python orchestrator produces correct multi-agent decision reports. All shell scripts pass syntax checks and execute correctly.
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.
- install.sh and tianya-gods scripts in tianya-gods-framework not executable0 minutos
- DirectorAgents-1 shell scripts not executable0 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 1 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 scripts/team-orchestrator.py produced complete structured decision report (20 agents); bash test.sh passed 22/22 tests; bash match_directors.sh correctly matched directors; install.sh completed to ~/.stepclaw/skills/
- Tokens de modelo usados
- 49.911
- Commit exacto probado
- 729ff734f5ed
- 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.
],
'test_depth': 'tier2_mock',
'notes': 'Repo is a skill library (34 SKILL.md files) for OpenClaw/StepClaw agent platforms. Th…
'verified_how': 'python3 scripts/team-orchestrator.py produced complete structured decision rep…
'final_state': '34 SKILL.md files with valid YAML frontmatter across 5 sections: DirectorAgents…
}
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.17, "errors": [{"msg": "…
tokens used
49,911Reproducir 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 0,2 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 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 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, awesome-ai-persona-skills fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 | 0,02 |
Temas (de GitHub)
agentagent-skillsagenticagentsaiai-agentsai-modelai-toolsaigchermes-agentllmllm-agentsmulti-agentopenclawopenclaw-skillspersonalskillskillstoolsvlm
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/awesome-ai-persona-skills)Preguntas
- ¿Funciona awesome-ai-persona-skills?
- awesome-ai-persona-skills funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic awesome-ai-persona-skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 729ff734f5ed. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar awesome-ai-persona-skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 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 awesome-ai-persona-skills en instalarse?
- 0,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita awesome-ai-persona-skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar awesome-ai-persona-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 awesome-ai-persona-skills con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, awesome-ai-persona-skills fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de awesome-ai-persona-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.