英語の原文: https://argusic.com/subject/ai-skills
ai-skills
Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 向けのクロスプラットフォームなエージェントスキル 24 個: データベース、メッセージング、リサーチ、TTS、DevOps、Google Workspace
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット 281d88df1993
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai skills、atlassian、azure devops、claude code、claude skills、codex、cursor.
ai-skills は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 5 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。
All Python deps install and the full pytest suite passes (11 passed, 1 skipped); Outline, Telegram, Google TTS, ElevenLabs, Imagen, and NotebookLM E2E smoke are verified working against local mocks with production defaults preserved, while real-database skills and credential-gated third-party skills remain unverified inside the container.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 86.3 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- outline.py crashed on real API payload shape (documents.search/collections.list/list.documents data nesting, auth.info team shape)25 分
- pymssql TDS wire mock: login accepted by FreeTDS but token stream rejected (189-20002 errors), no real SQL Server in container18 分
- hero network TLS: eleven/google-tts terminals hardcoded real hostnames; verified via env-overridable base URLs + local mocks (audio mp3 decoded clean with ffmpeg)12 分
- repo test binary uses /usr/bin/python3 without project deps; smoke test crashed importing playwright10 分
- no DB servers inside container; postgres/mysql/mssql scripts need real servers6 分
- notebooklm smoke required playwright chromium binary per README3 分
- インストール時間
- 5 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 40 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 7 件に遭遇、5 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- python -m pytest skills/notebooklm/tests => 11 passed 1 skipped; NOTEBOOKLM_E2E=1 smoke => 1 passed (173s); outline auth-info/search/list-collections => rc=0; telegram.sh send => rc=0; google-tts tts + ffmpeg -f null => 0; elevenlabs voices/tts + ffmpeg => 0; imagen gen + ffmpeg decode => 0; every command observed end-to-end with local mocks
- 使用したモデルのトークン
- 3,897,596
- テストした正確なコミット
- 281d88df1993
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
raise AssertionError(f"Command failed ({proc.returncode}): {' '.join(command)}\n{proc.stdo…
exec
/bin/sh -lc 'date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ; git -C /work/repo log --oneline -1 2>/dev/null' in /work/…
succeeded in 0ms:
2026-10-21T07:01:03Z
281d88d feat(google-chat): add edit/delete/react, media, threads, and optional aliases (#23)
I've completed the work. Here is my report.
**ARGUSIC_RESULT**: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "er…
tokens used
3,897,596
I've completed the work. Here is my report.
**ARGUSIC_RESULT**: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "er…セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 5 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 106 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- セットアップ中に 7 件のエラーに遭遇しました。そのうち 2 件は解決されていません。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、ai-skills は実行状態に達するまでの速さが 69 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-skillsai-skillsatlassianazure-devopsclaude-codeclaude-skillscodexcursordeep-researchelevenlabsgemini-cligoogle-workspaceimagenmcpmysqlnotebooklmpostgresqltelegramtext-to-speechwhatsapp
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/ai-skills)質問
- ai-skills は動作しますか?
- ai-skills は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 5 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は ai-skills をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 281d88df1993 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- ai-skills のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.81 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- ai-skills のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- ai-skills には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- ai-skills のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 7 件の問題が発生しました。そのうち 5 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- ai-skills は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、ai-skills は実行状態に達するまでの速さが 69 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
- ai-skills の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。