英語の原文: https://argusic.com/subject/skillhub
skillhub
セルフホスト型のオープンソースエージェントスキルレジストリで、企業向けです。スキルパッケージの公開とバージョン管理を行い、RBAC と監査ログでガバナンスを実現し、Docker または Kubernetes でオンプレミスにデプロイできます。
検証できずソース: GitHubホームページJavaApache-2.0コミット 735259728f19
Java、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent framework、ai agent、ai governance、ai infrastructure、ai orchestration、audit log、dsh plugin、enterprise ai.
Argusic は skillhub を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで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。
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 20 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。
- クリーンなマシンから完了まで
- 36 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
- テストした正確なコミット
- 735259728f19
- 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。
- インストール時間
- 実行がこの値を報告しませんでした
- 結果の証明方法
- 2026-09-07 より前の実行では、結果の確認に使ったコマンドが記録されていません
- 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
- 使用したモデルのトークン
- この実行では記録されていません
- 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
- そもそも動作するかどうか
- この実行は何も検証していないため、このページはどちらとも主張しません
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。
/bin/sh -lc '# First check the scanner (Python) as it might work with less memory
export PATH=/home/runner/.local/bin:/home/runner/.local/jdk/bin:$PATH JAVA_HOME=/home/runner/.local…
cd /work/repo/scanner && python3 -m venv /tmp/scanner-venv 2>&1 | tail -5
echo "==="
source /tmp/scanner-venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt 2>&1 | tail -10' in /work/…
exec
/bin/sh -lc "pkill -9 -f python3 2>/dev/null; pkill -9 -f \"pip\\|venv\" 2>/dev/null; sleep 2
# Check the scanner approach manually
cd /work/repo/scanner && cat requirements.txt" in /work/repo
/work/run-agent.sh: line 4: 1019 Exit 101 codex exec --skip-git-repo-check --danger…
1020 Broken pipe | tee /work/agent-output.txt
1021 Killed | python3 -u /work/brand-codex.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
- 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。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 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
- 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
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-frameworkai-agentai-governanceai-infrastructureai-orchestrationaudit-logdsh-pluginenterprise-aiiflytek-astronopenclawopenclaw-skillsrbacskillskill-hubskill-managementskill-managerskill-registryskillsversion-control
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/skillhub)質問
- skillhub は動作しますか?
- Argusic は skillhub が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシン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 skillhub 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 735259728f19 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。
- skillhub 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 0.09 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。
- skillhub 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。
- skillhub 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。
- skillhub 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。