Original em inglês: https://argusic.com/subject/gemini-skill
gemini-skill
O gemini drawing MCP & skill funciona pelo navegador e pode ser usado no openclaw ou em qualquer agent que suporte MCP. O Gemini画图 MCP e skill, compatível com龙虾 ou qualquer agent. ٩(๑>◡<๑)۶
Executa com mocksfonte: GitHubJavaScriptMITcommit 333e81835c3e
JavaScript, licença MIT. O projeto se descreve como: automation, browser automation, drawing, gemini, mcp, mcp client, mcp server e openclaw.
gemini-skill executa, com substitutos para os serviços de que depende. 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.
Dependencies install cleanly, the MCP server starts and enumerates all 21 tools, the Atlas OpenAI-compatible provider works end-to-end against a local mock server, and the daemon starts with /health returning HTTP 200; the Gemini browser-driven tools could not be exercised because no Chrome/Chromium binary exists in this 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 92 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.
- No Chrome/Chromium browser binary in container, so gemini_* browser tools cannot drive the web UI (system packages cannot be installed, no root). /browser/acquire returns HTTP 500 with "未找到可用浏览器".3 minutos
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 9 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- MCP client harness: tools/list returned 21 tools; atlas_list_models/atlas_send_message/atlas_stream_message returned mock JSON content with no isError; curl http://127.0.0.1:40225/health returned HTTP 200 {"ok":true,...}
- Tokens de modelo usados
- 52.602
- Commit exato testado
- 333e81835c3e
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
Final line:
tokens used
52,602
All source modules pass a syntax check. I now have everything needed for the report.
Summary of what I did and observed:
- **Install**: `npm install` added 210 packages successfully (no errors) on Node v18.19.1 / npm 9.2…
- **Launch**: The MCP server started over stdio and answered the MCP `initialize`/`tools/list` — 21…
- **MCP client harness**: Called all 21-tool listing plus the three `atlas_*` tools end-to-end agai…
- **Daemon**: `npm`-style `node src/daemon/server.js` launched; `/health` returned HTTP 200 `{"ok":…
- **Browser gap (recorded)**: The repo's Gemini tools require Chrome/Chromium/Edge via CDP plus a G…
- **Cleanup**: removed temp harness files and killed background processes; `git status` clean; all …
Final line: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
- Instalado em 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 36 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.
- Licença MIT, 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.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 37 projetos de automation que a Argusic instalou e cronometrou, gemini-skill foi o 10º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 37 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 | 92,00 | 0,06 |
Tópicos (de GitHub)
automationbrowser-automationdrawinggeminimcpmcp-clientmcp-serveropenclawopenclaw-agentopenclaw-skillsopenclawskill
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/gemini-skill)Perguntas
- gemini-skill executa?
- gemini-skill executa, com mocks no lugar de serviços externos. 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 gemini-skill?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 333e81835c3e. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar gemini-skill?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,06: 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 gemini-skill?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- gemini-skill 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 gemini-skill?
- 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 gemini-skill se compara às alternativas?
- Dos 37 projetos de automation que a Argusic instalou e cronometrou, gemini-skill foi o 10º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 37 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de gemini-skill?
- 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.