英語の原文: https://argusic.com/subject/watch-skill
watch-skill
AI エージェントに目と耳、そして検証可能な結果を提供します。Watch Skill は、ビデオ、オーディオ、スクリーンアクティビティを、検索可能でタイムスタンプ付きの証拠に変換し、モデルの意見ではなく、決定論的な契約で作業を証明します。DeepWatch は、DeepSeek Harness 上に構築されたエージェントワークスペースです。Python + npm、MCP、CLI、REST、Web。
検証できずソース: GitHubホームページPythonMITコミット f1317c8fe647
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent observability、agent skills、agentic ai、ai agents、audio understanding、computer vision、deepseek、deepseek harness.
Argusic は watch-skill 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 1.8 分でインストールし、3 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。
watch-skill 1.4.3 installed with all extras; 2215 offline tests pass; ruff clean; CLI reports all dependencies operational; lint checks pass.
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。
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。
- NO_COLOR=1 and TERM=dumb in container suppress Rich ANSI output1 分
- `python` binary not found on PATH (only `python3` exists)0.5 分
- Playwright Chromium browser not installed0.2 分
- インストール時間
- 2 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- pytest -m 'not network' exited 0: 2215 passed, 50 skipped; ruff check . passed; watch-skill --version returned 1.4.3; watch-skill doctor reported all gates ok
- 使用したモデルのトークン
- 1,109,181
- テストした正確なコミット
- f1317c8fe647
- 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。
- クリーンなマシンから完了まで
- 試行は 88 分時点で制限時間により停止されたため、完了していません
- 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
- 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。
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && export PATH="/home/runner/.local/bin:$PATH" && .venv/bin/python -m py…
succeeded in 6359ms:
s..... [100%]
=============================== warnings summary ===============================
.venv/lib/python3.11/site-packages/fastapi/testclient.py:1
/work/repo/.venv/lib/python3.11/site-packages/fastapi/testclient.py:1: StarletteDeprecationWarnin…
from starlette.testclient import TestClient as TestClient # noqa
-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
5 passed, 1 skipped, 2259 deselected, 1 warning in 5.94s
All 5 accessibility tests now pass too. Let me get the final comprehensive result
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && export PATH="/home/runner/.local/bin:$PATH" && .venv/bin/python -m 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
- 3 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。
- 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。
- インストールに 1.8 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 3 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-observability のプロジェクト 4 件のうち、watch-skill は実行状態に達するまでの速さが 3 番目で、4 件中 3 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-observabilityagent-skillsagentic-aiai-agentsaudio-understandingcomputer-visiondeepseekdeepseek-harnessdeepwatchllmlocal-firstmcpmultimodalocrpythonspeech-to-texttypescriptverificationvideo-analysisvideo-understanding
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/watch-skill)質問
- watch-skill は動作しますか?
- Argusic は watch-skill 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 2 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は watch-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 f1317c8fe647 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。
- watch-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 0.20 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。
- watch-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 1.8 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。
- watch-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。
- watch-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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。
- watch-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-observability のプロジェクト 4 件のうち、watch-skill は実行状態に達するまでの速さが 3 番目で、4 件中 3 件がそもそも実行状態に達しました。
- watch-skill 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。