Original em inglês: https://argusic.com/subject/coco
coco
Coco Super Intelligence: agent skills, slash commands and subagents for Claude Code, Cursor and Codex. One command installs them into the tool you already use.
Executafonte: GitHubPythonApache-2.0commit 309d58d175bc
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent skills, agents md, ai, ai agents, claude code, codex, cursor e developer tools.
coco executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Coco v1.10.0 installs cleanly: the npm CLI wrapper prints help, the generic adapter produces a complete 1648-line AGENTS.md with 191 listed skills and 342 generated SI commands, build-index generates all catalogs, and all 76 smoke tests pass.
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 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página. 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.
- Missing Python module pyyaml1 minuto
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 6 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test exited 0, python3 scripts/build-index.py regenerated all indexes, bash tests/smoke.sh 76/76 passed, python3 -m pytest on 8 test files all passed (38+5+13+183+6+... total 300+), real install --adapter generic produced 1648-line AGENTS.md with 191 skills, build-delivery-index.py ran on all 16 adapters
- Tokens de modelo usados
- 86.085
- Commit exato testado
- 309d58d175bc
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- `python3 -m pytest tests/test_learning_cli.py test_learning_detector.py test_learning_team_bridge… - `evals/paired.py --self-test` — 16/16 passed - `evals/skills/score.py --self-test` — PASS - `bash systems/m0/tests/m0-smoke.sh` — 27 passed, 0 failed - All `tests/check-*.sh` scripts that don't require `ssh-keygen` passed - `bash skills/arch-index/scripts/run_fixtures.sh` — all assertions passed - `bash skills/team-gate/scripts/run_fixtures.sh` — all gates passed - Real install (`--adapter generic`) into `/tmp/test-project` — generated 1648-line `AGENTS.md`, 19… - `git status` — clean tree, no modifications **Could not run (infrastructure gap):** - `tests/check-coco-gate.sh` requires `ssh-keygen`/`ssh-agent` (not available in container) - A few CI-only tests (`e2e-npx-install.sh`, `cursor-si-commands.sh`) require network access to npm…
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
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 112 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 113 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, coco foi o 24º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 82 de 113 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 1 minuto depois do clone.
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
Tópicos (de GitHub)
agent-skillsagents-mdaiai-agentsclaude-codecodexcursordeveloper-toolsllm-toolsmcppm-toolsproduct-managementproductivityprompt-engineeringworkflow-automation
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/coco)Perguntas
- coco executa?
- Sim. coco executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou coco?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 309d58d175bc. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar coco?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,12: 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 coco?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- coco 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 coco?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como coco se compara às alternativas?
- Dos 113 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, coco foi o 24º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 82 de 113 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de coco?
- 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.