Original en inglés: https://argusic.com/subject/khazix-skills
khazix-skills
Colección de AI Skills de código abierto de 数字生命卡兹克 | Agent Skills: leader (te ayuda a definir objetivos), neat-freak (obsesión por la limpieza), hv-analysis, khazix-writer y más - Claude Code, Codex y 40+ agents
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 4f2db0980273
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai agents, claude, claude code, codex, developer tools, llm y skills.
khazix-skills funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 5,2 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
aihot skill installed and its live API returns real AI news (HTTP 200 with real items); neat-freak all 11 structural regressions and 21 trigger evals pass; hv-analysis md_to_pdf.py generates valid PDFs via WeasyPrint; storage-analyzer build_report.py and server.py produce and serve disk-usage reports; scan.py correctly rejects Linux per documented platform limitation; all scripts require zero third-party API keys
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 97,5 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
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 5 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- aihot install.sh --target codex installed v1.7.2 to ~/.agents/skills/aihot; AIHOT API GET /api/v1/items returned HTTP 200 with 3 real news items; neat-freak validate.py exited 0: description=802 chars, body=210 lines, behavior_evals=11, trigger_evals=21, intent_positives=8; hv-analysis md_to_pdf.py generated 7.9KB valid PDF (9 objects, xref, %%EOF) via WeasyPrint 70.0; storage-analyzer build_report.py + test JSON produced 27KB HTML report; server.py module test: GET / returned 200 with rendered HTML, POST /action with valid token returned 200, bad token rejected 403, unknown path returned 404; audit-inventory.sh ran OK on repo root
- Tokens de modelo usados
- 166.247
- Commit exacto probado
- 4f2db0980273
- 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.
'scan.py correctly rejects Linux per documented platform limitation; '
'all scripts require zero third-party API keys'
)
}
# validate JSON output
j = json.dumps(result, ensure_ascii=False)
print(j)
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5.2, "errors": [], "test_d…
tokens used
166,247Reproducir 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 5,2 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, khazix-skills fue el 74.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 5,2 minutos después del clon.
- 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
Temas (de GitHub)
agent-skillsai-agentsclaudeclaude-codecodexdeveloper-toolsllmskillsvibe-coding
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/khazix-skills)Preguntas
- ¿Funciona khazix-skills?
- Sí. khazix-skills funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic khazix-skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 4f2db0980273. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar khazix-skills?
- 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 khazix-skills en instalarse?
- 5,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita khazix-skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar khazix-skills?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara khazix-skills con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, khazix-skills fue el 74.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de khazix-skills?
- 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.