Original en inglés: https://argusic.com/subject/social-media-skills
social-media-skills
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit 8cefb5b6d037
Python, licencia MIT.
social-media-skills funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,5 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
17 skill folders each with a valid SKILL.md pass YAML frontmatter checks, name-folder matching, and description rules; Codex CLI discovers all 17 from .agents/skills/ via the app-server; the README copy-loop installs all 17 into a fresh project with no errors; no external provider access, visual rendering, or user activation was tested.
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 56 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.
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 5 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 tests/test-codex-portability.py --codex passed (live Codex app-server discovered all 17 skills via skills/list); bash validate-skills.sh exited 0 (17 skills, 87 structural checks all passed); README copy-loop installed 17 skills in a fresh project; marketplace.json is valid JSON
- Tokens de modelo usados
- 54.710
- Commit exacto probado
- 8cefb5b6d037
- 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.
<defs> ... </g> </svg> exec /bin/sh -lc 'echo "validate-skills.sh exit code: $(cd /work/repo && bash validate-skills.sh > /dev/… succeeded in 77ms: validate-skills.sh exit code: 0 All checks are done. Here's the summary: tokens used 54,710 All checks are done. Here's the summary:
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 instaló en 0,5 minutos, más rápido que la mediana de los 46 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- 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
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, social-media-skills fue el 8.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,16 |
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/social-media-skills)Preguntas
- ¿Funciona social-media-skills?
- social-media-skills funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic social-media-skills?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 8cefb5b6d037. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar social-media-skills?
- 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 social-media-skills en instalarse?
- 0,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita social-media-skills una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar social-media-skills?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara social-media-skills con las alternativas?
- De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, social-media-skills fue el 8.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de social-media-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.