Original em inglês: https://argusic.com/subject/distilly
distilly
Distilly: Destile como eles pensam em Habilidades reutilizáveis para qualquer Agent ou robô. Anteriormente Colleague Skill（原同事 Skill）.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit b830d3dcbde0
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, agentic ai, ai agent, ai agents, ai assistants, ai persona, claude code e claude skills.
distilly executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 27 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
The full test suite passes (73/73, plus 9 subtests), the Node.js CLI installs the distilly skill to any target path, and every Python tool in tools/ prints correct usage on --help.
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 96 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.
- Tempo de instalação
- 27 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 2 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest tests/ --tb=short -q: 73 passed, 9 subtests passed, 0 failed; node bin/distilly.mjs --version returned 1.0.0; node bin/distilly.mjs install --path /tmp/test-install/distilly --force wrote SKILL.md + all payload files; all 12 Python tools (skill_writer, feishu_parser, slack_auto_collector, email_parser, srt_to_transcript, merge_research, quality_check, xquik_public_posts, install_hermes_skill, install_openclaw_skill, install_codex_skill, install_generated_skill) responded to --help with correct usage.
- Tokens de modelo usados
- 33.967
- Commit exato testado
- b830d3dcbde0
- 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.
Everything installed and verified cleanly. Here's my report: The repository has no install errors — Python dependencies installed into a venv (required due to P… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && /work/repo/venv/bin/python -m pytest tests/ --tb=short -q 2>&1 | tail… succeeded in 1652ms: ............................................................... [ 86%] .......... [100%] 73 passed, 9 subtests passed in 1.53s All 73 tests pass (no errors, no fixes needed). The project installed cleanly and every tool and CL… tokens used 33,967 All 73 tests pass (no errors, no fixes needed). The project installed cleanly and every tool and CL…
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.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 27 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, distilly foi o 99º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 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.
- Seguir o próprio README: o caminho documentado funcionou sem nada para corrigir.
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 | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,02 |
Tópicos (de GitHub)
agent-skillsagentic-aiai-agentai-agentsai-assistantsai-personaclaude-codeclaude-skillscodexcodex-skillsdeepseek-harnessdigital-humandsh-pluginhermes-agentknowledge-distillationllm-agentmeta-skillopenclawpersonal-agent
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/distilly)Perguntas
- distilly executa?
- Sim. distilly executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 27 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou distilly?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit b830d3dcbde0. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar distilly?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,03: 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 distilly?
- 27 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- distilly 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 distilly?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como distilly se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, distilly foi o 99º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de distilly?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.