khazix-skills は動作しますか?

はい。khazix-skills は動作します. 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 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は khazix-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 4f2db0980273 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。

khazix-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 0.03 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。

khazix-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 5.2 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。

khazix-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。

khazix-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。

khazix-skills 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。

英語の原文: https://argusic.com/subject/khazix-skills

khazix-skills

数字生命卡兹克オープンソースの AI スキルコレクション | エージェントスキル: leader（目標定義に役立つ）, neat-freak 潔癖, hv-analysis, khazix-writer など: Claude Code, Codex と 40+ エージェント

動作するソース: GitHubPythonMITコミット 4f2db0980273

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai agents、claude、claude code、codex、developer tools、llm、skills.

khazix-skills 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 5.2 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。

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
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 97.5 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 97.5 / 100
検証した実行のコスト: 0.03 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-11-02
スター: 21,954
フォーク: 2,309
未解決の Issue: 2
ウォッチャー: 117
サイズ: 0 MB
作成日: 2026-04-06
最終プッシュ: 2026-11-03

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 2026-11-04。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: 5 分
クリーンなマシンから完了まで: 5 分
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: 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
使用したモデルのトークン: 166,247
テストした正確なコミット: 4f2db0980273
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。

        '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
166,247

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。
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。

うまくいかなかった点、または不明な点

インストールに 5.2 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。

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、khazix-skills は実行状態に達するまでの速さが 74 番目で、107 件中 78 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 5.2 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

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	95.00	0.12	2026-11-02 17:22 UTC
Argusic Runner	1/3	動作した	100.00	0.03	2026-09-25 22:22 UTC

トピック (出典: GitHub)

agent-skills ai-agents claude claude-code codex developer-tools llm skills vibe-coding

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/khazix-skills.svg)](https://argusic.com/subject/khazix-skills)

質問

khazix-skills は動作しますか?: はい。khazix-skills は動作します. 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 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は khazix-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 4f2db0980273 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。
khazix-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 0.03 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。
khazix-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 5.2 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。
khazix-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。
khazix-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。
khazix-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、khazix-skills は実行状態に達するまでの速さが 74 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
khazix-skills 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。