Original en anglais: https://argusic.com/subject/skill-validator
skill-validator
Valider le contenu des compétences par rapport à la spécification Agent Skill, avec des contrôles supplémentaires de densité et de qualité du contenu.
Fonctionnesource : GitHubGoMITcommit 08e2f74a9b34
Go, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, agent skills spec, agent skills standard, ai agents, coding agents et linter.
skill-validator fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0,2 minute et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
All 13 Go packages build and test successfully; the CLI binary runs at version v1.6.2; structure validation, link validation, content analysis, contamination analysis, and the 'check' command all function correctly against the example skill.
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.
- Temps d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 2 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- go test ./... exited 0 (13 packages all passed); /tmp/skill-validator --version returned 'skill-validator version v1.6.2'; 'validate structure' on examples/ returned passed exit 0; 'validate structure --output json' on examples/ returned valid JSON with passed=true and errors=0
- Tokens de modèle utilisés
- 73 027
- Commit exact testé
- 08e2f74a9b34
- 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.
assets/report.md: 1,421 tokens ───────────────────────────────────────────────────────── Total: 5,994 tokens Result: passed ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1 skill validated: all passed === JSON output === JSON parse: OK, passed=True, errors=0 Everything is working cleanly. Here's the final report. tokens used 73,027 Everything is working cleanly. Here's the final report.
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 0,2 minute, plus vite que la médiane des 106 projets comparables mesurés par Argusic.
- 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.
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 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, skill-validator a été le 11e 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 0,2 minute 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 | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,01 |
Sujets (depuis GitHub)
agent-skillsagent-skills-specagent-skills-standardai-agentscoding-agentslinter
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/skill-validator)Questions
- skill-validator fonctionne-t-il ?
- Oui. skill-validator fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé skill-validator ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 08e2f74a9b34. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de skill-validator ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,01 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 skill-validator ?
- 0,2 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.
- skill-validator 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 skill-validator ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment skill-validator se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, skill-validator a été le 11e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour skill-validator ?
- 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.