英語の原文: https://argusic.com/subject/gemini-skill

gemini-skill

gemini drawing は、ブラウザ経由で MCP とスキルを提供します。openclaw や MCP をサポートする任意のエージェントで使用できます。Gemini 画図 MCP とスキル、龙虾または任意のエージェントでの使用をサポートします。

モックで動作するソース: GitHubJavaScriptMITコミット 333e81835c3e

JavaScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: automation、browser automation、drawing、gemini、mcp、mcp client、mcp server、openclaw.

gemini-skill 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 1 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

Dependencies install cleanly, the MCP server starts and enumerates all 21 tools, the Atlas OpenAI-compatible provider works end-to-end against a local mock server, and the daemon starts with /health returning HTTP 200; the Gemini browser-driven tools could not be exercised because no Chrome/Chromium binary exists in this 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 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.06 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
833
フォーク
122
未解決の Issue
11
ウォッチャー
2
サイズ
3 MB
作成日
最終プッシュ

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。

gemini-skill のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

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。

  • No Chrome/Chromium browser binary in container, so gemini_* browser tools cannot drive the web UI (system packages cannot be installed, no root). /browser/acquire returns HTTP 500 with "未找到可用浏览器".3 分
インストール時間
1 分
クリーンなマシンから完了まで
9 分
遭遇したエラーと修正したエラー
1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
MCP client harness: tools/list returned 21 tools; atlas_list_models/atlas_send_message/atlas_stream_message returned mock JSON content with no isError; curl http://127.0.0.1:40225/health returned HTTP 200 {"ok":true,...}
使用したモデルのトークン
52,602
テストした正確なコミット
333e81835c3e
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

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。

Final line:
tokens used
52,602
All source modules pass a syntax check. I now have everything needed for the report.
Summary of what I did and observed:
- **Install**: `npm install` added 210 packages successfully (no errors) on Node v18.19.1 / npm 9.2…
- **Launch**: The MCP server started over stdio and answered the MCP `initialize`/`tools/list` — 21…
- **MCP client harness**: Called all 21-tool listing plus the three `atlas_*` tools end-to-end agai…
- **Daemon**: `npm`-style `node src/daemon/server.js` launched; `/health` returned HTTP 200 `{"ok":…
- **Browser gap (recorded)**: The repo's Gemini tools require Chrome/Chromium/Edge via CDP plus a G…
- **Cleanup**: removed temp harness files and killed background processes; `git status` clean; all …
Final line:

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

  • 1 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 36 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • 1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT 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。
  • 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 automation のプロジェクト 37 件のうち、gemini-skill は実行状態に達するまでの速さが 10 番目で、37 件中 25 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。

  • better-chatbot テスト済み、未検証 · TypeScript · 共通のトピック 5 件
  • rulego 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 4 件
  • genspark-claw 動作を検証済み · JavaScript · 共通のトピック 4 件
  • camofox-browser 動作を検証済み · JavaScript · 共通のトピック 4 件
  • Uni-CLI 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • graphify 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 3 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.06

トピック (出典: GitHub)

automationbrowser-automationdrawinggeminimcpmcp-clientmcp-serveropenclawopenclaw-agentopenclaw-skillsopenclawskill

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.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/gemini-skill.svg)](https://argusic.com/subject/gemini-skill)

質問

gemini-skill は動作しますか?
gemini-skill 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 1 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は gemini-skill 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 333e81835c3e 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。
gemini-skill 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 0.06 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。
gemini-skill 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 1 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。
gemini-skill 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。
gemini-skill 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 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 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。
gemini-skill 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 automation のプロジェクト 37 件のうち、gemini-skill は実行状態に達するまでの速さが 10 番目で、37 件中 25 件がそもそも実行状態に達しました。
gemini-skill 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。

Discussion