Original en inglés: https://argusic.com/subject/distilly
distilly
Distilly: destila cómo piensan en Skills reutilizables para cualquier Agent o Bot. Anteriormente Colleague Skill (antes Skill de compañero).
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit b830d3dcbde0
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, agentic ai, ai agent, ai agents, ai assistants, ai persona, claude code y claude skills.
distilly funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 27 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The full test suite passes (73/73, plus 9 subtests), the Node.js CLI installs the distilly skill to any target path, and every Python tool in tools/ prints correct usage on --help.
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 96 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.
- Tiempo de instalación
- 27 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 2 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest tests/ --tb=short -q: 73 passed, 9 subtests passed, 0 failed; node bin/distilly.mjs --version returned 1.0.0; node bin/distilly.mjs install --path /tmp/test-install/distilly --force wrote SKILL.md + all payload files; all 12 Python tools (skill_writer, feishu_parser, slack_auto_collector, email_parser, srt_to_transcript, merge_research, quality_check, xquik_public_posts, install_hermes_skill, install_openclaw_skill, install_codex_skill, install_generated_skill) responded to --help with correct usage.
- Tokens de modelo usados
- 33.967
- Commit exacto probado
- b830d3dcbde0
- 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.
Everything installed and verified cleanly. Here's my report: The repository has no install errors — Python dependencies installed into a venv (required due to P… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && /work/repo/venv/bin/python -m pytest tests/ --tb=short -q 2>&1 | tail… succeeded in 1652ms: ............................................................... [ 86%] .......... [100%] 73 passed, 9 subtests passed in 1.53s All 73 tests pass (no errors, no fixes needed). The project installed cleanly and every tool and CL… tokens used 33,967 All 73 tests pass (no errors, no fixes needed). The project installed cleanly and every tool and CL…
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.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- 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 27 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, distilly fue el 99.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.
- Seguir su propio README: el camino documentado funcionó sin nada que arreglar.
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 | 2/3 | Funciona | 100,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,02 |
Temas (de GitHub)
agent-skillsagentic-aiai-agentai-agentsai-assistantsai-personaclaude-codeclaude-skillscodexcodex-skillsdeepseek-harnessdigital-humandsh-pluginhermes-agentknowledge-distillationllm-agentmeta-skillopenclawpersonal-agent
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/distilly)Preguntas
- ¿Funciona distilly?
- Sí. distilly funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 27 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic distilly?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit b830d3dcbde0. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar distilly?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 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 distilly en instalarse?
- 27 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita distilly una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar distilly?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara distilly con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, distilly fue el 99.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de distilly?
- 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.