Original en inglés: https://argusic.com/subject/taste-skill
taste-skill
Agent skills que dan buen gusto a los coding agents: dirección de arte, imágenes de referencia y una comprobación en el navegador en lugar de páginas genéricas de IA.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit a60a36dc2bb3
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai agents, anti slop, claude code, codex, cursor, design system y frontend.
taste-skill funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 1,5 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
install.sh symlinks all 14 skills into ~/.codex/skills, skill.sh resolves skill names to SKILL.md paths, draw.mjs deals art directions from a library of 247 curated sites, lint.mjs scans source files for banned patterns, and all 5 unit tests in tests/skill_test.sh pass.
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
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.
- Node 18.19.1 is installed but inspect.mjs (browser inspector/screenshots) requires Node 22+
- No Chrome/Chromium binary is available, so inspect.mjs and assets.mjs cannot drive a real browser
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- bash tests/skill_test.sh exited 0, 5 passed; node skills/taste-skill/scripts/draw.mjs --list sectors returned 22 sectors, --direction page-is-the-object produced full direction sheet; node skills/taste-skill/scripts/lint.mjs --json returned 2 files with 0 findings; install.sh --codex created 14 symlinks; install.sh --codex --uninstall removed them all cleanly
- Tokens de modelo usados
- 174.513
- Commit exacto probado
- a60a36dc2bb3
- 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.
linked /home/runner/.codex/skills/minimalist-ui -> skills/minimalist-skill linked /home/runner/.codex/skills/full-output-enforcement -> skills/output-skill linked /home/runner/.codex/skills/redesign-existing-projects -> skills/redesign-skill linked /home/runner/.codex/skills/high-end-visual-design -> skills/soft-skill linked /home/runner/.codex/skills/stitch-design-taste -> skills/stitch-skill linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend-v1 -> skills/taste-skill-v1 linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend-v2-experimental -> skills/taste-skill-v2-… linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend -> skills/taste-skill All working. Let me now produce the final report. tokens used 174,513 All working. Let me now produce 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 1,5 minutos, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 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.
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, taste-skill fue el 33.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 1,5 minutos después del clon.
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
Temas (de GitHub)
agent-skillsai-agentsanti-slopclaude-codecodexcursordesign-systemfrontendlanding-pageui-designweb-design
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/taste-skill)Preguntas
- ¿Funciona taste-skill?
- Sí. taste-skill funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic taste-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit a60a36dc2bb3. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar taste-skill?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 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 taste-skill en instalarse?
- 1,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita taste-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar taste-skill?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara taste-skill con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, taste-skill fue el 33.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de taste-skill?
- 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.