英語の原文: https://argusic.com/subject/open-workflow-library

Open-Workflow-Library

フレームワーク横断で自動化ワークフローを発見、検証、修復、生成するためのオープンなワークフローインテリジェンスです。まずは n8n から。

動作するソース: GitHubPythonMITコミット 1113193fced2

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agents、ai agents automation、ai agents framework、automation、automation framework、llm、n8n、n8n workflow.

Open-Workflow-Library 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 0 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 21 Python tools in tools/ run with standard-library Python 3.12 with no dependencies or credentials: audit scans 3181 workflows, search returns ranked results, prompt-to-n8n exports valid workflows, static validation passes, repair/learning pipelines work, and schema validation confirms IR/catalog/metadata integrity.

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 90 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
90 / 100
検証した実行のコスト
0.01 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
557
フォーク
178
未解決の Issue
0
ウォッチャー
26
サイズ
7 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。

インストール時間
1 分未満
クリーンなマシンから完了まで
3 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
python3 tools/prompt_to_n8n.py returned PASS with 6 nodes 0 errors; python3 tools/audit_workflows.py returned 3181 workflows 0 secrets 0 invalid; python3 tools/search_workflows.py --query lead --top 5 returned ranked results; python3 tools/build_unified_catalog.py returned 3181 entries avg_quality=86.05; python3 tools/validate_generated_pack.py returned 420/420 PASS; python3 tools/validate_schemas.py returned all OK; python3 tools/propose_runtime_repair.py --all ran; python3 tools/create_learning_event.py --all ran; python3 tools/build_review_queue.py returned 159 items; python3 tools/analyze_duplicates.py returned 50 exact 275 title clusters; python3 tools/audit_public_claims.py returned 0 risky; reports/final-readiness-check.json confirmed ALL HARD GATES PASSED
使用したモデルのトークン
20,459
テストした正確なコミット
1113193fced2
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。

Errors: none
Test depth: tier1_real
Verified: python3 tools/audit_workflows.py -> 3181 workflows, 0 secrets, 0 invalid; python3 tools/p…
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\": true, \\\"launch_succeeded\\\": true…
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/sh -lc "python3 -c \"import json; json.loads('{\\\"install_succeeded\\\": true, \\\"launch_suc…
 succeeded in 0ms:
Valid JSON
tokens used
20,459

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。
  • 0 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 110 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 ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、Open-Workflow-Library は実行状態に達するまでの速さが 1 番目で、111 件中 83 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 0 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。

  • FlowX テスト済み、未検証 · Python · 共通のトピック 5 件
  • Vibe-Skills 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 4 件
  • ODS テスト済み、未検証 · Python · 共通のトピック 4 件
  • selfhost-ai テスト済み、未検証 · Shell · 共通のトピック 4 件
  • paperclip 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 3 件
  • edict 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 Runner2/3動作した100.000.01
Argusic Runner1/3未検証80.000.01

トピック (出典: GitHub)

ai-agentsai-agents-automationai-agents-frameworkautomationautomation-frameworkllmn8nn8n-workflowopen-sourceprompt-to-workflowworkflow-automationworkflow-generatorworkflow-repairworkflow-validation

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/Open-Workflow-Library.svg)](https://argusic.com/subject/open-workflow-library)

質問

Open-Workflow-Library は動作しますか?
はい。Open-Workflow-Library は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 0 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 Open-Workflow-Library 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 1113193fced2 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。
Open-Workflow-Library 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。
Open-Workflow-Library 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 0 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。
Open-Workflow-Library 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。
Open-Workflow-Library 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。
Open-Workflow-Library 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 ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、Open-Workflow-Library は実行状態に達するまでの速さが 1 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
Open-Workflow-Library 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。

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