Original en inglés: https://argusic.com/subject/skillhub
skillhub
Registro de skills de agent de código abierto y self-hosted para empresas. Publica y versiona paquetes de skills, gobierna con RBAC y audit logs, y despliega on-premise con Docker o Kubernetes.
No se pudo verificarfuente: GitHubsitio webJavaApache-2.0commit 735259728f19
Java, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agent framework, ai agent, ai governance, ai infrastructure, ai orchestration, audit log, dsh plugin y enterprise ai.
Argusic no consiguió que skillhub funcionara. Un agent de Argusic no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 20 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.
- De máquina en frío a terminar
- 36 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Commit exacto probado
- 735259728f19
- 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.
- Tiempo de instalación
- la ejecución no lo informó
- Cómo se demostró el resultado
- las ejecuciones anteriores al 2026-09-07 no registraban el comando usado para comprobar el resultado
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Tokens de modelo usados
- no se registró en esta ejecución
- 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
- Si funciona en absoluto
- esta ejecución no verificó nada, así que esta página no afirma nada en ningún sentido
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
/bin/sh -lc '# First check the scanner (Python) as it might work with less memory
export PATH=/home/runner/.local/bin:/home/runner/.local/jdk/bin:$PATH JAVA_HOME=/home/runner/.local…
cd /work/repo/scanner && python3 -m venv /tmp/scanner-venv 2>&1 | tail -5
echo "==="
source /tmp/scanner-venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt 2>&1 | tail -10' in /work/…
exec
/bin/sh -lc "pkill -9 -f python3 2>/dev/null; pkill -9 -f \"pip\\|venv\" 2>/dev/null; sleep 2
# Check the scanner approach manually
cd /work/repo/scanner && cat requirements.txt" in /work/repo
/work/run-agent.sh: line 4: 1019 Exit 101 codex exec --skip-git-repo-check --danger…
1020 Broken pipe | tee /work/agent-output.txt
1021 Killed | python3 -u /work/brand-codex.pyReproducir 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
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Licencia Apache-2.0, 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.
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 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,25 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,09 |
Temas (de GitHub)
agent-frameworkai-agentai-governanceai-infrastructureai-orchestrationaudit-logdsh-pluginenterprise-aiiflytek-astronopenclawopenclaw-skillsrbacskillskill-hubskill-managementskill-managerskill-registryskillsversion-control
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/skillhub)Preguntas
- ¿Funciona skillhub?
- Argusic no pudo verificar que skillhub funcione. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic skillhub?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 735259728f19. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar skillhub?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,09 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Necesita skillhub una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar skillhub?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Dónde está la evidencia de skillhub?
- 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.