Original en inglés: https://argusic.com/subject/skills
skills
Agent Skills para productos y tecnologías de Google
Funcionafuente: GitHubPythonApache-2.0commit f004524de788
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: google, googlecloud y skills.
skills funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 29 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Python 152/152 tests pass; FastAPI NFS bridge service serves 5 endpoints with correct response codes; PromQL validator and widget proto generator produce correct output; skills CLI installs the repo successfully.
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
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.
- npx skills CLI requires Node >=22 but container has Node 183 minutos
- absl flags collision in fetch_terraform_template_test.py and list_terraform_templates_test.py when running together under pytest2 minutos
- Missing Python dep promql-parser in validate_promql.py1 minuto
- absl flags unparsed in assemble_widget_proto_test.py (test_tmpdir flag)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 29 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- .venv/bin/python -m unittest across all 16 test files: 152 passed, 0 failed. curl http://127.0.0.1:8101/api/v1/health returned HTTP 200 + 'healthy'. curl http://127.0.0.1:8101/api/v1/tree?path=/ returned 200 + 3 entries. curl http://127.0.0.1:8101/api/v1/read?path=/a.txt returned 200 + correct content. npx skills add google/skills --json -y installed 180 skills.
- Tokens de modelo usados
- 598.172
- Commit exacto probado
- f004524de788
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
---broken symlinks--- The `sh` syntax errors are because dash doesn't support bash syntax — these have bash shebangs. Let… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && e=0; count=0; for f in $(find skills plugins -name '"'*.sh'); do coun… succeeded in 0ms: checked 35 shell files with bash -n; issues: 0 All shell scripts pass bash syntax check — the earlier failures were dash-vs-bash differences from … **Verified state:** Python test suite: 152/152 passing. FastAPI bridge server launched and returned… tokens used 598,172 All shell scripts pass bash syntax check — the earlier failures were dash-vs-bash differences from … **Verified state:** Python test suite: 152/152 passing. FastAPI bridge server launched and returned…
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 29 minutos.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
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 | 100,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,07 |
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/skills)Preguntas
- ¿Funciona skills?
- Sí. skills funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 29 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f004524de788. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar skills?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,12 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 skills en instalarse?
- 29 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar 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.
- ¿Dónde está la evidencia de 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.