Original en inglés: https://argusic.com/subject/leanrea
leanrea
Un skill de 8 KB que reemplaza REA (Reverse Engineer Anything): herramientas CLI sencillas, sin MCP. Benchmark: 38% más rápido, 35% más barato.
No se pudo verificarfuente: GitHubPythonMITcommit 09ba4aa0217f
Python, licencia MIT.
Argusic no consiguió que leanrea funcionara. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The leanrea SKILL.md can be installed via 'npx skills add aicodeking/leanrea' and is copied into ./.agents/skills/leanrea/; the skill file is present and structurally valid
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 50 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.
- skills CLI (npx skills add) requires Node >= 22.20.0, but system Node is v18.19.1; downloaded Node v22.14.0 as a workaround and the install worked2 minutos
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 2 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npx [email protected] add aicodeking/leanrea (remote) and add /work/repo (local) both completed successfully, copying 8374 bytes of SKILL.md to ./.agents/skills/leanrea/, confirmed via file listing. npx skills list showed the installed skill. skills-lock.json was created with hash a502dd...
- Tokens de modelo usados
- 65.692
- Commit exacto probado
- 09ba4aa0217f
- 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.
{
"version": 1,
"skills": {
"leanrea": {
"source": ".",
"sourceType": "local",
"computedHash": "a502dd556ca6e5cf812baa616a89915e9dd07f569d9419c2824376598739e475"
}
}
}
tokens used
65,692Reproducir 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 2 minutos, más rápido que la mediana de los 46 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.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Un agent sin límite de tiempo no consiguió que funcionara.
De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, leanrea fue el 17.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | No funcionó | 50,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 50,00 | 0,06 |
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/leanrea)Preguntas
- ¿Funciona leanrea?
- Argusic no pudo verificar que leanrea funcione. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic leanrea?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 09ba4aa0217f. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar leanrea?
- 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 leanrea en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita leanrea una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar leanrea?
- 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 leanrea con las alternativas?
- De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, leanrea fue el 17.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de leanrea?
- 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.