Original en inglés: https://argusic.com/subject/ir-search
ir-search
Agent skill para la investigación exhaustiva de proyectos de apoyo del gobierno coreano [compatible con Claude Code, Codex, agy(Antigravity), Cursor, Gemini CLI, Grok Build] Crawling de K-Startup, 기업마당, NIPA, KOCCA, SMTECH + clasificación en 3 tipos: inmediato, roadmap, variante (solo Corea)
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 9ef913a40f3a
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, antigravity, claude code, claude skill, codex, crawler, cursor y gemini cli.
ir-search funciona. 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.
The project's 229 pytest tests pass, and every CLI crawler (K-Startup, bizinfo, NIPA, KOCCA, SMTECH list and detail, scope_plan, diff_surveys) ran successfully against live Korean government sites, producing real announcement records and detail text.
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.
- pip3 install 'curl_cffi>=0.15' failed with 'externally-managed-environment' (PEP 668) on the container's system Python; install.sh hit the same non-fatal error1 minuto
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 4 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- `.venv/bin/python -m pytest tests/ -q` exited 0 with 229 passed, 1 skipped; live crawls: kstartup_crawl.py list --max-pages 1 --smoke returned 15 items, sources_crawl.py list bizinfo/nipa/kocca/smtech returned 15/10/6/9, list all returned 40, kstartup_crawl.py detail 179577 and sources_crawl.py detail <bizinfo URL> saved detail text, scope_plan.py wrote scope-plan.json, diff_surveys.py classified NEW/CHANGED/CLOSED/UNCHANGED
- Tokens de modelo usados
- 59.610
- Commit exacto probado
- 9ef913a40f3a
- 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.
Let me finalize.I have completed a thorough verification. Let me compile the findings into the fina… **Summary of what I verified:** - **Install**: Python environment is PEP 668 externally-managed, so `pip3 install 'curl_cffi>=0.15'… - **Tests**: `pytest tests/` → **229 passed, 1 skipped** (the skip is an opt-in live API canary). - **Live end-to-end (tier1_real)** against real Korean government sites: - `kstartup_crawl.py list` → 15 items (curl_cffi backend) and 15 items via urllib fallback (syste… - `kstartup_crawl.py detail 179577` → detail text saved - `sources_crawl.py list bizinfo|nipa|kocca|smtech` → 15/10/6/9 items - `sources_crawl.py list all` → 40 items - `sources_crawl.py detail <bizinfo URL>` → detail text saved - `scope_plan.py --preset recommended` → scope-plan.json - `diff_surveys.py` → correctly classified NEW/CHANGED/CLOSED/UNCHANGED
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 1 minuto, más rápido que la mediana de los 106 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 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, ir-search fue el 22.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.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 1 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)
agent-skillsantigravityclaude-codeclaude-skillcodexcrawlercursorgemini-cligovernment-grantsgrokkoreastartup
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ir-search)Preguntas
- ¿Funciona ir-search?
- Sí. ir-search 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 ir-search?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 9ef913a40f3a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ir-search?
- 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 ir-search 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 ir-search una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ir-search?
- 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 ir-search con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, ir-search fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de ir-search?
- 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.