영어 원문: https://argusic.com/subject/social-media-skills
social-media-skills
mock으로 실행됨출처: GitHubPythonMITcommit 8cefb5b6d037
Python, MIT 라이선스.
social-media-skills: 의존하는 서비스를 대체물로 바꾸면 실행됩니다. Argusic agent가 GPU가 없는 깨끗한 머신에서 0.5분 만에 설치했고, 오류가 하나도 없었으며, 전체 세션이 녹화되었습니다.
17 skill folders each with a valid SKILL.md pass YAML frontmatter checks, name-folder matching, and description rules; Codex CLI discovers all 17 from .agents/skills/ via the app-server; the README copy-loop installs all 17 into a fresh project with no errors; no external provider access, visual rendering, or user activation was tested.
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 56점(이 프로젝트 실행 점수의 평균).
한눈에 보기
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.
- 설치 시간
- 일 분 미만
- 깨끗한 머신에서 완료까지
- 5분
- 발생하고 수정된 오류
- 0개 발생, 0개를 사람의 도움 없이 수정
- 결과를 증명한 방법
- python3 tests/test-codex-portability.py --codex passed (live Codex app-server discovered all 17 skills via skills/list); bash validate-skills.sh exited 0 (17 skills, 87 structural checks all passed); README copy-loop installed 17 skills in a fresh project; marketplace.json is valid JSON
- 사용한 모델 token
- 54,710
- 테스트한 정확한 commit
- 8cefb5b6d037
- 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
녹화의 마지막 부분
이 판정을 결정한 터미널 세션의 마지막 줄을 기록된 그대로 보여 줍니다.
<defs> ... </g> </svg> exec /bin/sh -lc 'echo "validate-skills.sh exit code: $(cd /work/repo && bash validate-skills.sh > /dev/… succeeded in 77ms: validate-skills.sh exit code: 0 All checks are done. Here's the summary: tokens used 54,710 All checks are done. Here's the summary:
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
- 0.5분 만에 설치되어, Argusic이 측정한 비슷한 프로젝트 46개의 중앙값보다 빨랐습니다.
- 도중에 문제가 없었습니다: clone부터 실행까지 오류가 하나도 없었습니다.
- 호스트가 보고한 라이선스는 MIT입니다.
- 2번 측정되었으므로, 결과가 일회성이 아닙니다.
잘되지 않은 점 또는 알 수 없는 점
- 대체 서비스로만 실행 상태에 도달했으므로, 실제 서비스에서 작동한다는 것은 여기서 증명되지 않습니다.
Argusic이 설치하고 시간을 잰 Python 프로젝트 47개 중 social-media-skills 프로젝트는 실행 상태에 8번째로 빨리 도달했으며, 47개 중 28개만 실행 상태에 도달했습니다.
실행 기록
| 테스트 주체 | 시도 | 결과 | 점수 | 비용 USD | 시점 |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | mock으로 실행됨 | 92.00 | 0.02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | 실행되지 않음 | 20.00 | 0.16 |
배지 삽입
프로젝트 README용 Markdown입니다. 이 페이지로 다시 연결되며, 이용 조건은 다음에 있습니다: 이용 약관 페이지.
[](https://argusic.com/subject/social-media-skills)질문
- social-media-skills 프로젝트는 실행되나요?
- social-media-skills 프로젝트는 외부 서비스를 mock으로 대체하면 실행됩니다. Argusic은 깨끗한 머신에서 1분 만에 설치하고 실행했으며, 그 과정에서 오류 0개가 발생했고, 세션을 녹화했습니다.
- Argusic은 social-media-skills 프로젝트를 어떻게 테스트했나요?
- 새로운 일회용 머신에서 모든 명령을 기록하며 테스트했습니다. 리포지토리는 commit 8cefb5b6d037에 고정되었습니다. 기록된 시도는 2번이며, 전체 방법은 방법론 페이지에 있습니다.
- social-media-skills 테스트 비용은 얼마였나요?
- 이 판정을 낸 실행의 비용은 0.02 USD입니다: 백만 token당 정가가 아니라 실제 컴퓨팅 및 모델 비용입니다. 해당 실행 페이지에 기록되어 있습니다.
- social-media-skills 설치에는 얼마나 걸리나요?
- 이 판정을 결정한 실행에서 깨끗한 머신부터 실행 상태까지 0.5분이 걸렸습니다. 평균이 아니라 측정된 한 번의 시도입니다.
- social-media-skills 실행에 GPU가 필요한가요?
- 시작하는 데는 필요하지 않습니다. Argusic은 GPU가 없는 머신에서 실행 상태에 도달했습니다.
- social-media-skills 설치 시 어떤 문제가 생기나요?
- 기록된 실행에서는 아무 문제도 없었습니다: clone부터 실행까지 오류가 하나도 없었습니다.
- social-media-skills 프로젝트는 대안과 비교해 어떤가요?
- Argusic이 설치하고 시간을 잰 Python 프로젝트 47개 중 social-media-skills 프로젝트는 실행 상태에 8번째로 빨리 도달했으며, 47개 중 28개만 실행 상태에 도달했습니다.
- social-media-skills 프로젝트의 증거는 어디에 있나요?
- 기록된 실행 2건이 모두 이 페이지에 있으며, 각각 전체 log와 터미널 녹화로 연결됩니다. 이들은 몰래 변경할 수 없도록 sha256 지문과 함께 저장됩니다.