영어 원문: https://argusic.com/subject/sno-station-skills

sno-station-skills

Sno Station Skills는 Claude Code와 Codex를 하나의 작업 팀으로 만드는 31개의 테스트된 skills입니다. 벤더 간 피어 리뷰, agent가 할당량에 도달할 때의 자동 핸드오프, 한 페이지 분량의 아침 브리핑, 증거가 포함된 작업 지시, 그리고 자신의 세션에서 학습하는 야간 루프. 오픈 소스이며, 하나의 sno setup으로 설치됩니다.

mock으로 실행됨출처: GitHub홈페이지ShellApache-2.0commit 0451ca25ab9c

Shell, Apache-2.0 라이선스. 프로젝트 자체 레이블: agent skills, agentic coding, ai code review, ai coding agent, ai coding assistant, claude code, claude code plugin 및 claude code skills.

sno-station-skills: 의존하는 서비스를 대체물로 바꾸면 실행됩니다. Argusic agent가 GPU가 없는 깨끗한 머신에서 69분 만에 설치했고, 오류 3개가 발생했으며, 전체 세션이 녹화되었습니다.

sno 1.1.13 is installed at /home/runner/.local/bin/sno with Sno Station setup into Codex; 19 of 22 unit selftests pass on this container, catch-report passes all 24 under a local Anthropic mock, and medic/rem-reflect selftests fail only on missing system tmux/strace which need root to install.

깨끗한 머신에서 agent가 얻은 결과를 agent 자신의 말로 옮긴 것입니다. 측정 방법

Argusic이 매번 새 머신에서 측정합니다. 모든 수치는 해당 증거로 연결됩니다. Argusic 점수 100점 만점에 78.7점(이 프로젝트 실행 점수의 평균).

한눈에 보기

판정
mock으로 실행됨
Argusic 점수
78.7 / 100
검증 실행 비용
1.33 USD(측정값)
기록된 실행
1
마지막 테스트
스타
861
포크
611
열린 issue
1
watcher
0
크기
1 MB
생성일
마지막 push

프로젝트 데이터 출처: GitHub(이 페이지 상단에 링크), 업데이트 . 테스트 데이터 제공: Argusic(CC BY 4.0). 모든 수치는 전체 log, 녹화, 그리고 그 sha256 해시가 있는 실행 페이지로 연결됩니다.

측정한 항목

이 판정을 결정한 실행에서 가져왔습니다. 모든 줄은 추정치가 아니라 기록된 값입니다.

sno-station-skills 테스트 중 각 실패로 잃은 시간, 기록된 실행에서 그림
각 막대는 agent가 기록한 실패와 그로 인해 소요된 시간입니다. 다른 곳이 아닌 이 실행에서 그렸습니다.

agent 자신의 말로 본 문제점

agent가 직접 남긴 말이며, 심각한 것부터 나열하고 조언으로 고쳐 쓰지 않습니다.

  • catch-report self-test needs a configured `claude` model call; on this machine claude prints Not logged in25분
  • medic self-test requires real tmux on /usr/bin:/bin (test hardcodes PATH); tmux not installed and no root10분
  • rem-reflect selftest-guard requires strace on /usr/bin:/bin in the traced child (hardcoded PATH); strace absent8분
설치 시간
69분
깨끗한 머신에서 완료까지
69분
발생하고 수정된 오류
3개 발생, 1개를 사람의 도움 없이 수정
결과를 증명한 방법
sh install script exited 0 and printed sno 1.1.13; sno doctor printed 313 already fine; catch-report.t with mock exited 0 with 24 ok; medic.t exited 1 with FAIL tools: tmux; rem-reflect node --test exited with 163 pass 1 fail (selftest-guard)
사용한 모델 token
6,270,057
테스트한 정확한 commit
0451ca25ab9c
컨테이너 이미지
sha256:cdd920bce783

측정하지 않은 항목

나머지 절반입니다. 이 증거가 어디까지 유효한지 정확히 볼 수 있도록 공백은 공백으로 표시하며 절대 채워 넣지 않습니다.

최대 GPU 메모리
CPU 머신에서 실행되어 샘플링할 GPU가 없었습니다
장시간 실행 시 동작
각 시도는 문서화된 가장 작은 설정과 고정된 시간 예산을 사용하므로, 부하에서 얼마나 버티는지가 아니라 실행되는지를 측정합니다
실제 서비스에 대한 동작
이 실행은 대체 서비스로만 검증되었습니다

세션 보기

깨끗한 머신에서 시작한 전체 실행을 실제 속도 그대로 보여 줍니다. 잘라 낸 부분도, 빠르게 돌린 부분도 없습니다.

1번째 시도의 녹화, 실행일 , 위 판정을 결정한 시도입니다. 이 영상의 원본인 터미널 녹화가 증거이며 sha256 지문과 함께 저장됩니다. 영상은 그것을 렌더링한 것입니다. 재생을 누르기 전에는 영상 호스트에서 아무것도 불러오지 않습니다.

녹화의 마지막 부분

이 판정을 결정한 터미널 세션의 마지막 줄을 기록된 그대로 보여 줍니다.

- 22 个单元 self-tests：19 通过，3 失败在环境缺口上：
  - `catch-report`：25 项中 24 项通过；唯一失败项（test 14）要求真实/可用的 `claude` 模型调用。我搭建了 schema 正确的 Anthropic `/v1…
  - `medic`：需要真实 `tmux` 在 `/usr/bin:/bin`（test 的 `run()` 硬编码该 PATH）。无 root 无法放入系统目录；我已用 `apt-get do…
  - `rem-reflect`：单元测试 163/166 通过；唯一失败 `selftest-guard` 强制子进程 `strace` 必须在 `/usr/bin:/bin` 内（测试自身硬编…
- 仓库保持干净：`git status` 无任何改动；不提交、不发布、不改 skills 内容（符合 AGENTS.md）。
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"inst…
 succeeded in 0ms:
Done. One summary line delivered above with the required `ARGUSIC_RESULT:` JSON.
tokens used
6,270,057
Done. One summary line delivered above with the required `ARGUSIC_RESULT:` JSON.

전체 세션 다시 보기, 깨끗한 머신에서 이 시점까지의 모든 명령.

테스트 방법

하나의 agent, 하나의 컨테이너, 사람의 도움 없음. agent는 프로젝트 문서가 안내하는 방식대로 프로젝트를 설치하고 실행하며, 문제가 생기면 수정합니다. 아래의 모든 내용은 실제로 일어난 그대로 기록되었습니다: 터미널 세션, log, 정확한 commit. 전체 방법론.

장점과 한계

의견이 아니라 측정된 사실입니다. 콘텐츠 작성 방식.

잘된 점

  • 69분 만에 설치되었습니다.
  • 호스트가 보고한 라이선스는 Apache-2.0입니다.

잘되지 않은 점 또는 알 수 없는 점

  • 대체 서비스로만 실행 상태에 도달했으므로, 실제 서비스에서 작동한다는 것은 여기서 증명되지 않습니다.
  • 설정 중 오류 3개가 발생했습니다. 그중 2개는 해결되지 않았습니다.
  • 지금까지 한 번 측정되었습니다. 한 번의 시도는 실행될 수 있음을 보여 줄 뿐, 안정적으로 실행된다는 것을 보여 주지는 않습니다.

같은 분야에서 함께 테스트한 프로젝트

여기 있는 모든 프로젝트는 Argusic이 깨끗한 머신에 설치하고 실행했습니다. 테스트하지 않은 프로젝트는 여기에 나오지 않습니다.

  • pstack-claude 실행 검증됨 · JavaScript · 공통 토픽 8개
  • dryforge 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 7개
  • spellbook 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 7개
  • delegate-skills 실행 검증됨 · JavaScript · 공통 토픽 6개
  • open-steps 실행 검증됨 · Shell · 공통 토픽 6개
  • compass-skills 실행 검증됨 · Python · 공통 토픽 6개

실행 기록

테스트 주체시도결과점수비용 USD시점
Argusic Runner1/3mock으로 실행됨78.671.33

토픽 (출처: GitHub)

agent-skillsagentic-codingai-code-reviewai-coding-agentai-coding-assistantclaude-codeclaude-code-pluginclaude-code-skillscode-reviewcodexcodex-clicodex-plugincodex-skillscoding-assistantllm-agentsmulti-agent-systemopenai-codexrate-limitself-learningskill-md

배지 삽입

프로젝트 README용 Markdown입니다. 이 페이지로 다시 연결되며, 이용 조건은 다음에 있습니다: 이용 약관 페이지.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/sno-station-skills.svg)](https://argusic.com/subject/sno-station-skills)

질문

sno-station-skills 프로젝트는 실행되나요?
sno-station-skills 프로젝트는 외부 서비스를 mock으로 대체하면 실행됩니다. Argusic은 깨끗한 머신에서 69분 만에 설치하고 실행했으며, 그 과정에서 오류 3개가 발생했고, 세션을 녹화했습니다.
Argusic은 sno-station-skills 프로젝트를 어떻게 테스트했나요?
새로운 일회용 머신에서 모든 명령을 기록하며 테스트했습니다. 리포지토리는 commit 0451ca25ab9c에 고정되었습니다. 기록된 시도는 한 번이며, 전체 방법은 방법론 페이지에 있습니다.
sno-station-skills 테스트 비용은 얼마였나요?
이 판정을 낸 실행의 비용은 1.33 USD입니다: 백만 token당 정가가 아니라 실제 컴퓨팅 및 모델 비용입니다. 해당 실행 페이지에 기록되어 있습니다.
sno-station-skills 설치에는 얼마나 걸리나요?
이 판정을 결정한 실행에서 깨끗한 머신부터 실행 상태까지 69분이 걸렸습니다. 평균이 아니라 측정된 한 번의 시도입니다.
sno-station-skills 실행에 GPU가 필요한가요?
시작하는 데는 필요하지 않습니다. Argusic은 GPU가 없는 머신에서 실행 상태에 도달했습니다.
sno-station-skills 설치 시 어떤 문제가 생기나요?
기록된 실행에서 3개의 문제가 발생했습니다. 그중 1개는 사람의 도움 없이 수정되었습니다. 각 문제와 그로 인해 든 시간이 이 페이지에 나와 있습니다.
sno-station-skills 프로젝트의 증거는 어디에 있나요?
기록된 실행이 이 페이지에 있으며, 각각 전체 log와 터미널 녹화로 연결됩니다. 이들은 몰래 변경할 수 없도록 sha256 지문과 함께 저장됩니다.

Discussion