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

SenseNova-Skills

AI を活用したオフィスアシスタントと生産性ワークフローを構築するためのモジュール式 SenseNova スキル

モックで動作するソース: GitHubJavaScriptMITコミット 5abde96fed21

JavaScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、agent skills、ai agents、ai assistant、data analysis、document processing、office automation、presentation slides.

SenseNova-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 26 分でインストールし、6 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。

OpenClaw 2026.9.7 with Node 24.21 and Python 3.12 venv, 36 SenseNova skills linked and cataloged, mock API server on :8899 handles chat/image-gen endpoints, environment diagnostic passes all checks, 9/11 PPT export tests pass (2 regression tests blocked by unrelated Chromium version pin)

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
0.16 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
6,018
フォーク
434
未解決の Issue
20
ウォッチャー
123
サイズ
146 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。

SenseNova-Skills 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。

  • npm EACCES permission denied for global install4 分
  • Python PEP 668 externally-managed-environment blocked pip install3 分
  • Image gen client rejected data: URL protocol from mock3 分
  • openclaw requires Node >=24.16, system had 18.192 分
  • Mock HTTP server process died when backgrounded via &, curl returned connection refused2 分
  • PPT export tests: 2/11 fail (browser version mismatch - tests expect chromium-1208, installed is 1243)
インストール時間
26 分
クリーンなマシンから完了まで
26 分
遭遇したエラーと修正したエラー
6 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
sn_agent_runner.py sn-text-optimize returned mock response; sn-image-generate created valid 1x1 PNG; sn-image-recognize returned mock via VLM adapter; environment diagnostic passed all 36 skills; openclaw agent --local --message returned stopReason=stop with mock response; PPT export tests 9/11 pass
使用したモデルのトークン
253,976
テストした正確なコミット
5abde96fed21
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。

**Mock API server:**
- A mock SenseNova API server on `http://127.0.0.1:8899/v1` implements `/chat/completions` (Argusic…
- OpenClaw configured with custom provider pointing at the mock
**Verification results:**
- `sn_agent_runner.py sn-text-optimize` → returns mock LLM response
- `sn-image-generate` → creates valid 1×1 RGB PNG
- `sn-image-recognize` → responds via VLM adapter
- Environment diagnostic → PASSED, all 36 skills found, all deps installed
- `openclaw agent --local --message "..."` → responded with `stopReason=stop`, mock reply delivered
- PPT export tests → **9/11 passing**, 2 fail due to pre-existing Chromium version pin mismatch (te…
**Errors encountered & resolved:** Python PEP 668 → venv; npm EACCES → nvm Node 24; Node 18→24 upgr…
**One thing worth noting:** The 2 failing PPT regression tests require a specific Chromium version …

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

  • 6 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。
  • インストールに 26 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
  • 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 のプロジェクト 135 件のうち、SenseNova-Skills は実行状態に達するまでの速さが 119 番目で、135 件中 87 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

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92.000.16

トピック (出典: GitHub)

agentagent-skillsai-agentsai-assistantdata-analysisdocument-processingoffice-automationpresentation-slides

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/SenseNova-Skills.svg)](https://argusic.com/subject/sensenova-skills)

質問

SenseNova-Skills は動作しますか?
SenseNova-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 26 分でインストールして起動し、途中で 6 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は SenseNova-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 5abde96fed21 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。
SenseNova-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 0.16 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。
SenseNova-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 26 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。
SenseNova-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。
SenseNova-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 6 件の問題が発生しました。そのうち 6 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。
SenseNova-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 のプロジェクト 135 件のうち、SenseNova-Skills は実行状態に達するまでの速さが 119 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
SenseNova-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。

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