Original em inglês: https://argusic.com/subject/ai-skills
ai-skills
24 habilidades de agent multiplataforma para Claude Code, Cursor, Codex e Gemini CLI: bancos de dados, mensagens, pesquisa, TTS, DevOps e Google Workspace
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 281d88df1993
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent skills, ai skills, atlassian, azure devops, claude code, claude skills, codex e cursor.
ai-skills executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 5 minutos e encontrou 7 erros, e a sessão inteira foi gravada.
All Python deps install and the full pytest suite passes (11 passed, 1 skipped); Outline, Telegram, Google TTS, ElevenLabs, Imagen, and NotebookLM E2E smoke are verified working against local mocks with production defaults preserved, while real-database skills and credential-gated third-party skills remain unverified inside the container.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 86,3 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- outline.py crashed on real API payload shape (documents.search/collections.list/list.documents data nesting, auth.info team shape)25 minutos
- pymssql TDS wire mock: login accepted by FreeTDS but token stream rejected (189-20002 errors), no real SQL Server in container18 minutos
- hero network TLS: eleven/google-tts terminals hardcoded real hostnames; verified via env-overridable base URLs + local mocks (audio mp3 decoded clean with ffmpeg)12 minutos
- repo test binary uses /usr/bin/python3 without project deps; smoke test crashed importing playwright10 minutos
- no DB servers inside container; postgres/mysql/mssql scripts need real servers6 minutos
- notebooklm smoke required playwright chromium binary per README3 minutos
- Tempo de instalação
- 5 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 40 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 7 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python -m pytest skills/notebooklm/tests => 11 passed 1 skipped; NOTEBOOKLM_E2E=1 smoke => 1 passed (173s); outline auth-info/search/list-collections => rc=0; telegram.sh send => rc=0; google-tts tts + ffmpeg -f null => 0; elevenlabs voices/tts + ffmpeg => 0; imagen gen + ffmpeg decode => 0; every command observed end-to-end with local mocks
- Tokens de modelo usados
- 3.897.596
- Commit exato testado
- 281d88df1993
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
raise AssertionError(f"Command failed ({proc.returncode}): {' '.join(command)}\n{proc.stdo…
exec
/bin/sh -lc 'date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ; git -C /work/repo log --oneline -1 2>/dev/null' in /work/…
succeeded in 0ms:
2026-10-21T07:01:03Z
281d88d feat(google-chat): add edit/delete/react, media, threads, and optional aliases (#23)
I've completed the work. Here is my report.
**ARGUSIC_RESULT**: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "er…
tokens used
3,897,596
I've completed the work. Here is my report.
**ARGUSIC_RESULT**: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 5, "er…Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Levou 5 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Encontrou 7 erros durante a configuração, 2 dos quais não foram resolvidos.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, ai-skills foi o 69º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 86,29 | 0,81 |
Tópicos (de GitHub)
agent-skillsai-skillsatlassianazure-devopsclaude-codeclaude-skillscodexcursordeep-researchelevenlabsgemini-cligoogle-workspaceimagenmcpmysqlnotebooklmpostgresqltelegramtext-to-speechwhatsapp
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/ai-skills)Perguntas
- ai-skills executa?
- ai-skills executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 5 minutos, encontrando 7 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ai-skills?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 281d88df1993. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ai-skills?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,81: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar ai-skills?
- 5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ai-skills precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar ai-skills?
- 7 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como ai-skills se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, ai-skills foi o 69º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de ai-skills?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.