英語の原文: https://argusic.com/subject/skill-conductor
skill-conductor
AI エージェント向けのアーキテクチャ優先スキルライフサイクル。BinEval バイナリスコアリングは、閾値ブラインド、クロスファミリー較正されたジャッジ、ゲート付きセルフアップデートループ、プレッシャーテスト、および実証研究に基づく 10 のオーサリング原則を備えています。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 3c21d2f19c33
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai agents、anthropic、claude code、claude plugin、claude skill、knowledge management、llm.
skill-conductor 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、2 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。
All 13 Python scripts in skill-conductor successfully parse and run: smoke tests pass (12/12), structural eval passes (22/22, score 10/10), skill init creates valid structure, packaging produces valid .skill zip, and scripts requiring LLM access (run_eval, improve_description, run_loop) parse their args correctly but need ANTHROPIC_API_KEY to execute real evaluations.
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
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。
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。
- from scripts.utils import parse_skill_md fails under uv run — scripts/ is not a package2 分
- improve_description.py and run_loop.py missing inline dependency header for anthropic1 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
- 6 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- uv run scripts/test_smoke.py exited 0, 12/12 passed; uv run scripts/eval_skill.py . returned 22/22 passed, score 10/10; all 11 CLI scripts respond to --help/usage
- 使用したモデルのトークン
- 255,210
- テストした正確なコミット
- 3c21d2f19c33
- 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
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
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。
| Error | Fix | Time | |-------|-----|------| | 3 scripts (`run_eval.py`, `improve_description.py`, `run_loop.py`) used `from scripts.utils impor… | `improve_description.py` and `run_loop.py` lacked inline `# /// script` dependency headers for `a… **Verification**: - `uv run scripts/test_smoke.py` → 12/12 passed - `uv run scripts/eval_skill.py .` → 22/22 passed, score 10/10 - `uv run scripts/eval_skill.py . --json` → 17 deterministic records, all pass (5 critical) - `uv run scripts/init_skill.py` → creates valid skill structure - `uv run scripts/package_skill.py` → creates valid `.skill` zip - All 11 scripts with CLIs respond to `--help` or usage - Scripts requiring `claude` CLI or `ANTHROPIC_API_KEY` (`run_eval.py`, `improve_description.py`, `…
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 106 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
- 2 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 agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、skill-conductor は実行状態に達するまでの速さが 22 番目で、107 件中 78 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
トピック (出典: GitHub)
agent-skillsai-agentsanthropicclaude-codeclaude-pluginclaude-skillknowledge-managementllmobsidianpersonal-assistantproductivityprompt-engineeringsecond-brainskill-authoringskillstdd
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/skill-conductor)質問
- skill-conductor は動作しますか?
- skill-conductor 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 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は skill-conductor 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 3c21d2f19c33 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。
- skill-conductor 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 0.05 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。
- skill-conductor 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。
- skill-conductor 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。
- skill-conductor 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 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 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。
- skill-conductor 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、skill-conductor は実行状態に達するまでの速さが 22 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
- skill-conductor 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。