Original en inglés: https://argusic.com/subject/yao-meta-skill
yao-meta-skill
YAO = Generando resultados de IA. Un sistema riguroso de ingeniería, evaluación, gobernanza y portabilidad para agent skills reutilizables.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit f5d8f681372e
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai agents, evaluation, governance, meta skill, portability, skill engineering y workflow automation.
yao-meta-skill funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 1 minuto y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 87 CI tests pass, the CLI validates the project correctly, and the Review Studio reports decision 'review' with score 86.
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.
- PyYAML dependency not installed for system Python1 minuto
- Permission approvals expired (2026-09-30) in security/permission_policy.json1 minuto
- Stale review document reports/skill-os-2-review.md referenced old scores/blocks1 minuto
- Hardcoded 2026-09-30 expiry dates in test files verify_trust_check.py, verify_review_waivers.py, verify_yao_cli.py1 minuto
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 21 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 scripts/ci_test.py exited 0, 87/87 targets completed; python3 scripts/yao.py validate . --self returned ok with all 4 steps passing; python3 scripts/yao.py review-studio . --self returned decision 'review' score 86; all 4 steps in python3 scripts/yao.py validate . --self returned ok
- Tokens de modelo usados
- 456.419
- Commit exacto probado
- f5d8f681372e
- 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 intento que decidió el veredicto anterior. 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.
2026-10-03T01:36:15.877403Z ERROR codex_core::tools::router: error=exec_command failed: CreateProce… exec /bin/sh -lc "find /tmp -maxdepth 1 -name 'test-*' -o -name 'soc.*' 2>/dev/null | sort" in /work/repo succeeded in 0ms: /tmp/soc.json /tmp/soc.md /tmp/test-skill-dir /tmp/test-ts All 87 CI targets pass, CLI validates, Review Studio reports decision `review` score `86`. Here is … tokens used 456,419 All 87 CI targets pass, CLI validates, Review Studio reports decision `review` score `86`. Here is …
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 minuto, más rápido que la mediana de los 106 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- 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 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, yao-meta-skill fue el 22.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 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-agentsevaluationgovernancemeta-skillportabilityskill-engineeringworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/yao-meta-skill)Preguntas
- ¿Funciona yao-meta-skill?
- Sí. yao-meta-skill funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic yao-meta-skill?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f5d8f681372e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar yao-meta-skill?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 yao-meta-skill en instalarse?
- 1 minuto en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita yao-meta-skill una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar yao-meta-skill?
- 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.
- ¿Cómo se compara yao-meta-skill con las alternativas?
- De los 107 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, yao-meta-skill fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 78 de 107 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de yao-meta-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.