Original en inglés: https://argusic.com/subject/sensenova-skills
SenseNova-Skills
Skills modulares de SenseNova para crear asistentes de oficina con IA y flujos de trabajo de productividad.
Funciona con mocksfuente: GitHubJavaScriptMITcommit 5abde96fed21
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agent skills, ai agents, ai assistant, data analysis, document processing, office automation y presentation slides.
SenseNova-Skills funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 26 minutos y encontró 6 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
OpenClaw 2026.9.7 with Node 24.21 and Python 3.12 venv, 36 SenseNova skills linked and cataloged, mock API server on :8899 handles chat/image-gen endpoints, environment diagnostic passes all checks, 9/11 PPT export tests pass (2 regression tests blocked by unrelated Chromium version pin)
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 92 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.
- npm EACCES permission denied for global install4 minutos
- Python PEP 668 externally-managed-environment blocked pip install3 minutos
- Image gen client rejected data: URL protocol from mock3 minutos
- openclaw requires Node >=24.16, system had 18.192 minutos
- Mock HTTP server process died when backgrounded via &, curl returned connection refused2 minutos
- PPT export tests: 2/11 fail (browser version mismatch - tests expect chromium-1208, installed is 1243)
- Tiempo de instalación
- 26 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 26 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 6 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- sn_agent_runner.py sn-text-optimize returned mock response; sn-image-generate created valid 1x1 PNG; sn-image-recognize returned mock via VLM adapter; environment diagnostic passed all 36 skills; openclaw agent --local --message returned stopReason=stop with mock response; PPT export tests 9/11 pass
- Tokens de modelo usados
- 253.976
- Commit exacto probado
- 5abde96fed21
- 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.
**Mock API server:** - A mock SenseNova API server on `http://127.0.0.1:8899/v1` implements `/chat/completions` (Argusic… - OpenClaw configured with custom provider pointing at the mock **Verification results:** - `sn_agent_runner.py sn-text-optimize` → returns mock LLM response - `sn-image-generate` → creates valid 1×1 RGB PNG - `sn-image-recognize` → responds via VLM adapter - Environment diagnostic → PASSED, all 36 skills found, all deps installed - `openclaw agent --local --message "..."` → responded with `stopReason=stop`, mock reply delivered - PPT export tests → **9/11 passing**, 2 fail due to pre-existing Chromium version pin mismatch (te… **Errors encountered & resolved:** Python PEP 668 → venv; npm EACCES → nvm Node 24; Node 18→24 upgr… **One thing worth noting:** The 2 failing PPT regression tests require a specific Chromium version …
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 recuperó de los 6 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.
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.
- Tardó 26 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, SenseNova-Skills fue el 119.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,16 |
Temas (de GitHub)
agentagent-skillsai-agentsai-assistantdata-analysisdocument-processingoffice-automationpresentation-slides
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/sensenova-skills)Preguntas
- ¿Funciona SenseNova-Skills?
- SenseNova-Skills funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 26 minutos, con 6 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic SenseNova-Skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 5abde96fed21. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar SenseNova-Skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,16 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 SenseNova-Skills en instalarse?
- 26 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita SenseNova-Skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar SenseNova-Skills?
- En la ejecución registrada fallaron 6 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara SenseNova-Skills con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, SenseNova-Skills fue el 119.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de SenseNova-Skills?
- 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.