¿Funciona no-ai-slop?

Sí. no-ai-slop funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 6 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.

¿Cómo probó Argusic no-ai-slop?

En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 000650b15698. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.

¿Cuánto costó probar no-ai-slop?

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 no-ai-slop en instalarse?

6 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.

¿Necesita no-ai-slop una GPU?

No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.

¿Qué falla al instalar no-ai-slop?

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.

¿Dónde está la evidencia de no-ai-slop?

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.

Original en inglés: https://argusic.com/subject/no-ai-slop

no-ai-slop

Q: ¿Cómo se compara no-ai-slop con las alternativas?

De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, no-ai-slop fue el 33.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.

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Funcionafuente: GitHub sitio webPythonMITcommit 000650b15698

Python, licencia MIT.

no-ai-slop funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 6 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

Plugin build (scripts/build_plugin.py) produces a valid dist/no-ai-slop-plugin-1.0.6.zip archive with 7 files (plugin.json, LICENSE, PRIVACY.md, TERMS.md, no-ai-slop.png, SKILL.md, eval.md); npx skills add installer fails because npm package [email protected] requires Node >=22.20.0 but container has Node v18.19.1
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 96 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto: Funciona
Puntuación Argusic: 96 / 100
costo de la ejecución de verificación: 0,02 USD (medido)
ejecuciones registradas: 2
última prueba: 2026-11-03
estrellas: 13.102
forks: 922
issues abiertos: 24
observadores: 39
tamaño: 1 MB
creado: 2026-07-07
último push: 2026-09-02

Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado 2026-11-04. 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 perdido en cada fallo al probar no-ai-slop, a partir de la ejecución registrada — Cada barra es un fallo que el agent registró, con el tiempo que le costó. Sale de esta ejecución y de ningún otro sitio.

Qué salió mal, en palabras del propio agent

Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.

npx skills add failed: Node.js v18.19.1 < required v22.20.0; import error from node:util2 minutos

Tiempo de instalación: 6 minutos
De máquina en frío a terminar: 1 minutos
Errores encontrados y corregidos: 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado: python3 scripts/build_plugin.py produced valid ZIP with 7 files; python3 scripts/build_plugin.py --check passed cleanly; ZIP integrity verified with zipfile.testzip(); manifest JSON valid, SKILL.md and eval.md content matches originals
Tokens de modelo usados: 32.482
Commit exacto probado: 000650b15698
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.

 succeeded in 0ms:
Built dist/no-ai-slop-plugin-1.0.6.zip
Files: ['no-ai-slop/.codex-plugin/plugin.json', 'no-ai-slop/LICENSE', 'no-ai-slop/PRIVACY.md', 'no-…
Version: 1.0.6 | Name: no-ai-slop
ZIP integrity: ok
SKILL.md size: 10853 bytes
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 6…
 succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 6, "errors": [{"msg": "npx…
tokens used
32,482

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 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.
Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.

Qué no salió bien, o no se sabe

Tardó 6 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 46 proyectos comparables que ha medido Argusic.