Original en inglés: https://argusic.com/subject/spellbook
spellbook
Skills entre entornos de ejecución para Claude Code, Codex y flujos de trabajo multi-agent.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 414b597ec113
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai agent skills, ai agents, ai coding assistant, automation, claude, claude code y claude code skills.
spellbook funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 35 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
109 installable skills validated with 0 errors, install.sh installs 110 skills to ~/.agents/skills for Codex, and the full 532-test suite passes.
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 60 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.
- install.sh had an inline Python parser that rejected upstream frontmatter format (compatibility string + metadata dict), plus banner count mismatch (112 vs 109)2 minutos
- Missing PyYAML dependency: 7 tests failed to collect with ModuleNotFoundError for 'yaml'1 minuto
- Out-of-date generated registry files (skills.json, tags.json, skill-registry.md, skills.html) fail validation1 minuto
- Tiempo de instalación
- 35 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 13 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 -m pytest tests/ -q returned '532 passed, 136 subtests passed in 12.80s' with 0 failures
- Tokens de modelo usados
- 538.501
- Commit exacto probado
- 414b597ec113
- 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.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && python3 scripts/validate_skills.py --check 2>&1' in /work/repo succeeded in 549ms: WARN: skills/threads/SKILL.md is 611 lines; consider progressive disclosure Validated 109 installable skills: 0 errors, 1 warnings succeeded in 12834ms: 532 passed, 136 subtests passed in 12.86s exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && /tmp/spellbook_venv/bin/python -m pytest tests/ -q 2>&1 | tail -1' in… succeeded in 12783ms: 532 passed, 136 subtests passed in 12.80s tokens used 538,501
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 recuperó de los 3 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 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
- Tardó 35 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, spellbook fue el 105.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.
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 | 0,24 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,19 |
Temas (de GitHub)
agent-skillsai-agent-skillsai-agentsai-coding-assistantautomationclaudeclaude-codeclaude-code-skillscode-reviewcodexcodex-skillscross-runtimedeveloper-toolsmulti-agentproductivityprompt-engineeringskill-librarysoftware-developmentspellbookworkflows
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/spellbook)Preguntas
- ¿Funciona spellbook?
- Sí. spellbook funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 35 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic spellbook?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 414b597ec113. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar spellbook?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,24 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 spellbook en instalarse?
- 35 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita spellbook una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar spellbook?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara spellbook con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, spellbook fue el 105.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de spellbook?
- 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.