英語の原文: https://argusic.com/subject/human-writing
human-writing
让 AI 写的中文读起来像一个具体的人在说话。通用创作与改稿 Skill，开箱即用。
動作するソース: GitHubPythonMITコミット 5c0c30d33648
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、chinese writing、creative writing、writing skill.
human-writing は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 2 分でインストールし、エラーに一度も遭遇せず、セッション全体が記録されました。
All 36 tests pass; check_prose.py correctly reports issues on SKILL.md and passes README.md. The Skill is ready for use by placing the human-writing/ directory in the agent's skills path.
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 100 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)。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。
- インストール時間
- 2 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 1 分未満
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 0 件に遭遇、0 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- python3 -m unittest discover -s tests -v: Ran 36 tests, all passed (OK). python3 human-writing/scripts/check_prose.py README.md: exit 0, clean. python3 human-writing/scripts/check_prose.py human-writing/SKILL.md: exit 1, correctly flagged 12 failures and 10 warnings.
- 使用したモデルのトークン
- 41,566
- テストした正確なコミット
- 5c0c30d33648
- 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
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。
**CI:** The GitHub workflow validates by running `python -m unittest discover -s tests -v` on Pytho… **Installation:** This is a Skill (not a package/app), so "install" means placing the `human-writin… **Verification:** Both the test suite and the prose checker were exercised and produced documented … tokens used 41,566 All 36 tests pass with exit code 0. The checker is being exercised. Let me now compile the final re… Everything works. Here's the summary: **Tests:** All 36 tests pass (OK, exit 0). **Checker tool:** `check_prose.py` runs successfully on the README (clean pass, exit 0), and on SKI… **CI:** The GitHub workflow validates by running `python -m unittest discover -s tests -v` on Pytho… **Installation:** This is a Skill (not a package/app), so "install" means placing the `human-writin… **Verification:** Both the test suite and the prose checker were exercised and produced documented …
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
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 2 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 118 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
- 途中で何も壊れませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
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 119 件のうち、human-writing は実行状態に達するまでの速さが 41 番目で、119 件中 90 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 2 分後には動作していました。
- 自身の README に従う場合: ドキュメントどおりの手順で、修正なしに動作しました。
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)
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/human-writing)質問
- human-writing は動作しますか?
- はい。human-writing は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 2 分でインストールして起動し、途中で 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は human-writing 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 5c0c30d33648 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- human-writing 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 0.01 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。
- human-writing 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 2 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。
- human-writing 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。
- human-writing 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何も起きませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- human-writing 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 119 件のうち、human-writing は実行状態に達するまでの速さが 41 番目で、119 件中 90 件がそもそも実行状態に達しました。
- human-writing の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべて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。