Original en inglés: https://argusic.com/subject/gemini-skill
gemini-skill
gemini drawing MCP y skill a través del navegador, puede usarse en openclaw o cualquier agent que soporte MCP. Gemini画图 MCP y sill, soporta 龙虾 o cualquier agent para usar ٩(๑>◡<๑)۶
Funciona con mocksfuente: GitHubJavaScriptMITcommit 333e81835c3e
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: automation, browser automation, drawing, gemini, mcp, mcp client, mcp server y openclaw.
gemini-skill funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 1 minuto y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dependencies install cleanly, the MCP server starts and enumerates all 21 tools, the Atlas OpenAI-compatible provider works end-to-end against a local mock server, and the daemon starts with /health returning HTTP 200; the Gemini browser-driven tools could not be exercised because no Chrome/Chromium binary exists 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 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.
- No Chrome/Chromium browser binary in container, so gemini_* browser tools cannot drive the web UI (system packages cannot be installed, no root). /browser/acquire returns HTTP 500 with "未找到可用浏览器".3 minutos
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 9 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- MCP client harness: tools/list returned 21 tools; atlas_list_models/atlas_send_message/atlas_stream_message returned mock JSON content with no isError; curl http://127.0.0.1:40225/health returned HTTP 200 {"ok":true,...}
- Tokens de modelo usados
- 52.602
- Commit exacto probado
- 333e81835c3e
- 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.
Final line:
tokens used
52,602
All source modules pass a syntax check. I now have everything needed for the report.
Summary of what I did and observed:
- **Install**: `npm install` added 210 packages successfully (no errors) on Node v18.19.1 / npm 9.2…
- **Launch**: The MCP server started over stdio and answered the MCP `initialize`/`tools/list` — 21…
- **MCP client harness**: Called all 21-tool listing plus the three `atlas_*` tools end-to-end agai…
- **Daemon**: `npm`-style `node src/daemon/server.js` launched; `/health` returned HTTP 200 `{"ok":…
- **Browser gap (recorded)**: The repo's Gemini tools require Chrome/Chromium/Edge via CDP plus a G…
- **Cleanup**: removed temp harness files and killed background processes; `git status` clean; all …
Final line: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 1 minuto, más rápido que la mediana de los 36 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.
- 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 37 proyectos de automation que Argusic ha instalado y cronometrado, gemini-skill fue el 10.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 37 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 | 0,06 |
Temas (de GitHub)
automationbrowser-automationdrawinggeminimcpmcp-clientmcp-serveropenclawopenclaw-agentopenclaw-skillsopenclawskill
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/gemini-skill)Preguntas
- ¿Funciona gemini-skill?
- gemini-skill funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. 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 gemini-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 333e81835c3e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar gemini-skill?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 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 gemini-skill en instalarse?
- 1 minuto en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita gemini-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar gemini-skill?
- 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 gemini-skill con las alternativas?
- De los 37 proyectos de automation que Argusic ha instalado y cronometrado, gemini-skill fue el 10.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 37 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de gemini-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.