英語の原文: https://argusic.com/subject/thinkwithblack-skill

thinkwithblack-skill

ChatGPT、Claude、Gemini、Claude Code & Cursor 向けの 365 個の無料 AI マーケティングスキル (zh-TW/en): コピーライティング、広告予算、マージン、CRM、メール。365 個の無料 AI マーケティングスキル

動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 125eb7aeea55

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai marketing、chatgpt、claude、claude code、claude skills、copywriting、cursor.

thinkwithblack-skill 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。

Both test suites (27 tests total) pass cleanly and the public-skills verification confirms 365 methods, references, packs, and index are consistent.

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 100 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
100 / 100
検証した実行のコスト
0.02 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
255
フォーク
25
未解決の Issue
1
ウォッチャー
1
サイズ
21 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
4 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 -m unittest tests.test_free_edition -v exited 0 with 17/17 passed; python3 -m unittest tests.test_english_edition -v exited 0 with 10/10 passed; python3 scripts/verify-public-skills.py printed 'PASS: 365 free methods, references, packs and index'
使用したモデルのトークン
60,167
テストした正確なコミット
125eb7aeea55
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。

test_untranslated_body_is_rejected (tests.test_english_edition.EnglishEditionTests.test_untranslate…
Ran 10 tests in 73.632s
OK
All 27 tests (17 free + 10 English) pass. No errors. Let me also run the verify-public-skills scrip…
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && python3 scripts/verify-public-skills.py 2>&1' in /work/repo
 succeeded in 7188ms:
PASS: 365 free methods, references, packs and index
Everything is clean. There is no "app" to launch (this is a content/toolkit repo), but the test sui…
tokens used
60,167
Everything is clean. There is no "app" to launch (this is a content/toolkit repo), but the test sui…

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 106 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。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • 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、thinkwithblack-skill は実行状態に達するまでの速さが 1 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 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。

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動作した100.000.02

トピック (出典: GitHub)

agent-skillsai-marketingchatgptclaudeclaude-codeclaude-skillscopywritingcursordigital-marketingecommerceemail-marketinggeminimarketingmcpprompt-engineeringpromptstaiwantraditional-chinese

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/thinkwithblack-skill.svg)](https://argusic.com/subject/thinkwithblack-skill)

質問

thinkwithblack-skill は動作しますか?
はい。thinkwithblack-skill 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 thinkwithblack-skill 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 125eb7aeea55 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。
thinkwithblack-skill 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 0.02 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。
thinkwithblack-skill 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。
thinkwithblack-skill 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。
thinkwithblack-skill 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。
thinkwithblack-skill 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、thinkwithblack-skill は実行状態に達するまでの速さが 1 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
thinkwithblack-skill 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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