Original en inglés: https://argusic.com/subject/thinkwithblack-skill
thinkwithblack-skill
365 skills gratuitos de marketing con IA (zh-TW/en) para ChatGPT, Claude, Gemini, Claude Code y Cursor: redacción publicitaria, presupuesto de anuncios, margen, CRM, correo electrónico. 365 個免費 AI 行銷 Skills
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 125eb7aeea55
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai marketing, chatgpt, claude, claude code, claude skills, copywriting y cursor.
thinkwithblack-skill funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Both test suites (27 tests total) pass cleanly and the public-skills verification confirms 365 methods, references, packs, and index are consistent.
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.
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 4 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 -m unittest tests.test_free_edition -v exited 0 with 17/17 passed; python3 -m unittest tests.test_english_edition -v exited 0 with 10/10 passed; python3 scripts/verify-public-skills.py printed 'PASS: 365 free methods, references, packs and index'
- Tokens de modelo usados
- 60.167
- Commit exacto probado
- 125eb7aeea55
- 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.
test_untranslated_body_is_rejected (tests.test_english_edition.EnglishEditionTests.test_untranslate… Ran 10 tests in 73.632s OK All 27 tests (17 free + 10 English) pass. No errors. Let me also run the verify-public-skills scrip… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && python3 scripts/verify-public-skills.py 2>&1' in /work/repo succeeded in 7188ms: PASS: 365 free methods, references, packs and index Everything is clean. There is no "app" to launch (this is a content/toolkit repo), but the test sui… tokens used 60,167 Everything is clean. There is no "app" to launch (this is a content/toolkit repo), but the test sui…
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 0 minutos, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, thinkwithblack-skill fue el 1.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 0 minutos después del clon.
- Seguir su propio README: el camino documentado funcionó sin nada que arreglar.
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-marketingchatgptclaudeclaude-codeclaude-skillscopywritingcursordigital-marketingecommerceemail-marketinggeminimarketingmcpprompt-engineeringpromptstaiwantraditional-chinese
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/thinkwithblack-skill)Preguntas
- ¿Funciona thinkwithblack-skill?
- Sí. thinkwithblack-skill funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic thinkwithblack-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 125eb7aeea55. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar thinkwithblack-skill?
- 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 thinkwithblack-skill en instalarse?
- 0 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita thinkwithblack-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar thinkwithblack-skill?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara thinkwithblack-skill con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, thinkwithblack-skill fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de thinkwithblack-skill?
- La ejecución registrada está 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.