Original en inglés: https://argusic.com/subject/skill-validator

skill-validator

Validar el contenido del Skill contra la especificación de Agent Skill, con verificaciones adicionales de densidad de contenido y calidad.

Funcionafuente: GitHubGoMITcommit 08e2f74a9b34

Go, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, agent skills spec, agent skills standard, ai agents, coding agents y linter.

skill-validator funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,2 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

All 13 Go packages build and test successfully; the CLI binary runs at version v1.6.2; structure validation, link validation, content analysis, contamination analysis, and the 'check' command all function correctly against the example skill.

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 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).

De un vistazo

veredicto
Funciona
Puntuación Argusic
100 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,01 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
266
forks
32
issues abiertos
23
observadores
2
tamaño
1 MB
creado
último push

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
menos de un minuto
De máquina en frío a terminar
2 minutos
Errores encontrados y corregidos
0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
go test ./... exited 0 (13 packages all passed); /tmp/skill-validator --version returned 'skill-validator version v1.6.2'; 'validate structure' on examples/ returned passed exit 0; 'validate structure --output json' on examples/ returned valid JSON with passed=true and errors=0
Tokens de modelo usados
73.027
Commit exacto probado
08e2f74a9b34
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.

  assets/report.md:                       1,421 tokens
  ─────────────────────────────────────────────────────────
  Total:                                  5,994 tokens
Result: passed
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1 skill validated: all passed
=== JSON output ===
JSON parse: OK, passed=True, errors=0
Everything is working cleanly. Here's the final report.
tokens used
73,027
Everything is working cleanly. Here's the final report.

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 instaló en 0,2 minutos, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
  • 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.

Qué no salió bien, o no se sabe

  • Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.

De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, skill-validator fue el 11.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 0,2 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

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona100,000,01

Temas (de GitHub)

agent-skillsagent-skills-specagent-skills-standardai-agentscoding-agentslinter

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/skill-validator.svg)](https://argusic.com/subject/skill-validator)

Preguntas

¿Funciona skill-validator?
Sí. skill-validator funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic skill-validator?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 08e2f74a9b34. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar skill-validator?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 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 skill-validator en instalarse?
0,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita skill-validator una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar skill-validator?
Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
¿Cómo se compara skill-validator con las alternativas?
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, skill-validator fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
¿Dónde está la evidencia de skill-validator?
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.

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