Original en anglais: https://argusic.com/subject/khazix-skills
khazix-skills
Collection open source d'AI Skills par 数字生命卡兹克 | Agent Skills: leader (vous aide à définir vos objectifs), neat-freak (maniaque de la propreté), hv-analysis, khazix-writer et plus: Claude Code, Codex et 40+ agents
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit 4f2db0980273
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, ai agents, claude, claude code, codex, developer tools, llm et skills.
khazix-skills fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 5,2 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
aihot skill installed and its live API returns real AI news (HTTP 200 with real items); neat-freak all 11 structural regressions and 21 trigger evals pass; hv-analysis md_to_pdf.py generates valid PDFs via WeasyPrint; storage-analyzer build_report.py and server.py produce and serve disk-usage reports; scan.py correctly rejects Linux per documented platform limitation; all scripts require zero third-party API keys
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 97,5 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.
- Temps d'installation
- 5 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 5 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- aihot install.sh --target codex installed v1.7.2 to ~/.agents/skills/aihot; AIHOT API GET /api/v1/items returned HTTP 200 with 3 real news items; neat-freak validate.py exited 0: description=802 chars, body=210 lines, behavior_evals=11, trigger_evals=21, intent_positives=8; hv-analysis md_to_pdf.py generated 7.9KB valid PDF (9 objects, xref, %%EOF) via WeasyPrint 70.0; storage-analyzer build_report.py + test JSON produced 27KB HTML report; server.py module test: GET / returned 200 with rendered HTML, POST /action with valid token returned 200, bad token rejected 403, unknown path returned 404; audit-inventory.sh ran OK on repo root
- Tokens de modèle utilisés
- 166 247
- Commit exact testé
- 4f2db0980273
- 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.
'scan.py correctly rejects Linux per documented platform limitation; '
'all scripts require zero third-party API keys'
)
}
# validate JSON output
j = json.dumps(result, ensure_ascii=False)
print(j)
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5.2, "errors": [], "test_d…
tokens used
166,247Revoir 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.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 5,2 minutes, plus lente que la médiane des 106 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, khazix-skills a été le 74e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 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 5,2 minutes après le clone.
- Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.
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 | 2/3 | Fonctionne | 95,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,03 |
Sujets (depuis GitHub)
agent-skillsai-agentsclaudeclaude-codecodexdeveloper-toolsllmskillsvibe-coding
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/khazix-skills)Questions
- khazix-skills fonctionne-t-il ?
- Oui. khazix-skills fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 5 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé khazix-skills ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 4f2db0980273. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de khazix-skills ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 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 khazix-skills ?
- 5,2 minutes 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.
- khazix-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 de khazix-skills ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment khazix-skills se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, khazix-skills a été le 74e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour khazix-skills ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent 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.