Original en inglés: https://argusic.com/subject/n8n-skills
n8n-skills
n8n skillset para Claude Code para construir flujos de trabajo n8n impecables
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webShellMITcommit 19cd793f4789
Shell, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, n8n y workflow automation.
n8n-skills funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 4,5 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
n8n-skills builds 16 valid distribution zips (98 files, 15 skills), n8n-mcp v2.90.0 MCP server responds to all 7 tools correctly via stdio protocol, skills install into ~/.codex/skills/, and all pre/post-tool-use hooks are executable.
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 86 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.
- zip: command not found0,5 minutos
- npm install -g n8n-mcp: EACCES on /usr/local0,5 minutos
- mcp.json points to remote HTTPS endpoint (401 unauthorized)0,5 minutos
- Node v18.19.1 < required >=20.0.0, engine warnings
- Tiempo de instalación
- 5 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- n8n-mcp MCP server stdio protocol: initialize, tools/list (7 tools), tools/call search_nodes/webhook/validate_node/get_node/validate_workflow all returned correct results; build.sh exited 0 producing 16 valid zips
- Tokens de modelo usados
- 87.153
- Commit exacto probado
- 19cd793f4789
- 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.
87,153 Let me now compile the comprehensive summary. I've done a thorough evaluation. Here's my final report: **What I did and verified:** 1. **Installed n8n-mcp** (prerequisite) via `npm --prefix ~/.local install n8n-mcp` — all 150 packa… 2. **Ran `build.sh`** — failed on `zip: command not found`. Patched the script with a Python `zipfi… 3. **Tested n8n-mcp MCP server end-to-end** via stdio protocol: `initialize` → returned protocol `2… 4. **Fixed mcp.json**: originally pointed at `https://api.n8n-mcp.com/mcp` (returns HTTP 401). Crea… 5. **Verified all 15 skills** have proper SKILL.md frontmatter (name + description). Bundle contain… 6. **Verified 62 evaluations** across 14 skill categories (3–6 per skill). 7. **Installed skills** into `~/.codex/skills/` for Argusic Agent usage. 8. **Hooks** all present and executable (8 pre-tool-use hooks, 1 post-tool-use, session-start.sh).
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 4,5 minutos, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- 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
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, n8n-skills fue el 43.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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 | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Sin verificar | 80,00 | 0,05 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/n8n-skills)Preguntas
- ¿Funciona n8n-skills?
- n8n-skills funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 5 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic n8n-skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 19cd793f4789. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar n8n-skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,05 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 n8n-skills en instalarse?
- 4,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita n8n-skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar n8n-skills?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara n8n-skills con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, n8n-skills fue el 43.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de n8n-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.