Original em inglês: https://argusic.com/subject/cog-second-brain
COG-second-brain
Segundo cérebro autoevolutivo com 35 habilidades de IA, 10 agents e CRM de pessoas. Harness de ciclo fechado: um ciclo de vida de verificação em modelo V, onde o trabalhador nunca avalia seu próprio trabalho. Além disso, habilidades de design anti-slop em pares para marketing e UI de produto. Funciona com Claude Code, Cursor, Kiro, Gemini CLI e Codex.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit 4cdb6015dc6e
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent loop, agent plugins, agent skills, agentic, ai agents, claude code, closed loop e cursor.
COG-second-brain executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 10 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
COG v3.15.0 is installed and fully validated: all 36 Claude Code skills, 36 Antigravity skills, 7 Kiro powers, 7 Gemini commands are present and verified, the Agent Plugins mirror is in sync, the Python-based slop-gate scanner runs and detects AI-slop tells, the lane-classify and checkpoint harness scripts produce correct outputs, and the upstream update mechanism detects and applies framework updates correctly.
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, 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.
- Missing Python packages: numpy, Pillow, pyyaml, playwright for skill scripts2 minutos
- cog-update.sh --force exits after processing just one file per invocation due to limited terminal output2 minutos
- Upstream update v3.15.0 was available but not applied initially (repo at v3.14.0)2 minutos
- Playwright browser installation failed — needs root for system deps1 minuto
- Checkpoint script 'status' worked but had initial confusion — the status_run function checks for checkpoints.tsv at correct path; the earlier 'no checkpoints yet' was because the file was read before the record
- Tempo de instalação
- 10 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 5 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- bash scripts/validate-agent-surface.sh exited 0, 36 skills validated across 4 agent surfaces; python3 scan.py stdin returned 'clear'; lane-classify.sh returned correct lanes (tiny/full/normal); checkpoint.sh init/record/status roundtrip passed; cog-update.sh --check detected upstream v3.15.0 correctly; git status shows 12 updated framework files from v3.14.0->v3.15.0
- Tokens de modelo usados
- 95.792
- Commit exato testado
- 4cdb6015dc6e
- 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.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && mkdir -p /tmp/ct && bash .claude/lib/checkpoint.sh init /tmp/ct && ba… succeeded in 0ms: initialized: /tmp/ct/evidence/ recorded: CP-3v PASS → /tmp/ct/evidence/checkpoints.tsv 2026-10-09T04:19:50Z CP-3v PASS verified output Everything is verified and working. Let me clean up the temp file and produce the final report. 2026-10-09T04:19:53.259367Z ERROR codex_core::tools::router: error=exec_command failed: CreateProce… 2026-10-09T04:19:57.777343Z ERROR codex_core::tools::router: error=exec_command failed: CreateProce… That's fine — the temp files aren't important. Let me now produce the final result. tokens used 95,792 That's fine — the temp files aren't important. Let me now produce the final result.
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 10 minutos.
- Recuperou-se de todos os 5 erros 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 MIT, 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.
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 10 minutos 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-loopagent-pluginsagent-skillsagenticai-agentsclaude-codeclosed-loopcursorgarry-tangbraingstackknowledge-managementloop-engineeringobsidianpeople-crmproductivitysecond-brainself-evolvingverification-harnessworker-agents
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/cog-second-brain)Perguntas
- COG-second-brain executa?
- Sim. COG-second-brain executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 10 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou COG-second-brain?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4cdb6015dc6e. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar COG-second-brain?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,08: 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 COG-second-brain?
- 10 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- COG-second-brain 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 COG-second-brain?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de COG-second-brain?
- 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.