Original en anglais: https://argusic.com/subject/amazon-skills
Amazon-Skills
Compétences gratuites pour AI agents destinées aux vendeurs Amazon: recherche de mots-clés, analyse des concurrents, audit d'annonces et plus encore. Fonctionne avec OpenClaw, Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex et tout agent prenant en charge le format Skills.
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit 0f3b13fa0e5e
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agents, amazon, amazon seller automation, amazon seller tools, claude code, claude skills, ecommerce et openclaw.
Amazon-Skills fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0,5 minute et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
All 52 Amazon seller skills installed to ~/.agents/skills/ via npx [email protected], keyword research script fetches live autocomplete data from Amazon's public API, and calculator scripts produce correct fee/tariff reports using built-in rate tables.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- npx skills@latest requires Node>=22, container has Node 180,3 minute
- Temps d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 4 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- bash amazon-keyword-research/scripts/research.sh "yoga mat" us returned ~200 real autocomplete suggestions from completion.amazon.com; python3 amazon-fba-calculator/scripts/calculator.py printed FBA fee breakdown with correct 2024 rates; python3 tariff-calculator-amazon/scripts/calculator.py printed landed cost report; python3 tariff-calculator-amazon/scripts/hs_lookup.py printed HS code 8518300000 result; all 52 skills present in ~/.agents/skills/
- Tokens de modèle utilisés
- 65 757
- Commit exact testé
- 0f3b13fa0e5e
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
6 Now I have all the evidence. Let me compile the final report. exec /bin/sh -lc '# Final verification: count the installed skills and get install timestamp ls ~/.agents/skills/ | wc -l && echo "---" && stat ~/.agents/skills/amazon-keyword-research/SKILL.m… succeeded in 0ms: 52 File: /home/runner/.agents/skills/amazon-keyword-research/SKILL.md Size: 8179 Blocks: 16 IO Block: 4096 regular file Device: 0,67 Inode: 4366085302 Links: 1 tokens used 65,757
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 0,5 minute, plus vite que la médiane des 110 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis de 1 erreur sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, Amazon-Skills a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 0,5 minute après le clone.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,08 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentsamazonamazon-seller-automationamazon-seller-toolsclaude-codeclaude-skillsecommerceopenclawopenclaw-skillsskills
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/amazon-skills)Questions
- Amazon-Skills fonctionne-t-il ?
- Oui. Amazon-Skills fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 1 minute, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé Amazon-Skills ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 0f3b13fa0e5e. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'Amazon-Skills ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,08 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer Amazon-Skills ?
- 0,5 minute lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- Amazon-Skills a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'Amazon-Skills ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment Amazon-Skills se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, Amazon-Skills a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour Amazon-Skills ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.