Original em inglês: https://argusic.com/subject/sensenova-skills
SenseNova-Skills
Habilidades modulares do SenseNova para criar assistentes de escritório via IA e fluxos de trabalho de produtividade.
Executa com mocksfonte: GitHubJavaScriptMITcommit 5abde96fed21
JavaScript, licença MIT. O projeto se descreve como: agent, agent skills, ai agents, ai assistant, data analysis, document processing, office automation e presentation slides.
SenseNova-Skills executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 26 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
OpenClaw 2026.9.7 with Node 24.21 and Python 3.12 venv, 36 SenseNova skills linked and cataloged, mock API server on :8899 handles chat/image-gen endpoints, environment diagnostic passes all checks, 9/11 PPT export tests pass (2 regression tests blocked by unrelated Chromium version pin)
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.
- npm EACCES permission denied for global install4 minutos
- Python PEP 668 externally-managed-environment blocked pip install3 minutos
- Image gen client rejected data: URL protocol from mock3 minutos
- openclaw requires Node >=24.16, system had 18.192 minutos
- Mock HTTP server process died when backgrounded via &, curl returned connection refused2 minutos
- PPT export tests: 2/11 fail (browser version mismatch - tests expect chromium-1208, installed is 1243)
- Tempo de instalação
- 26 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 26 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- sn_agent_runner.py sn-text-optimize returned mock response; sn-image-generate created valid 1x1 PNG; sn-image-recognize returned mock via VLM adapter; environment diagnostic passed all 36 skills; openclaw agent --local --message returned stopReason=stop with mock response; PPT export tests 9/11 pass
- Tokens de modelo usados
- 253.976
- Commit exato testado
- 5abde96fed21
- 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.
**Mock API server:** - A mock SenseNova API server on `http://127.0.0.1:8899/v1` implements `/chat/completions` (Argusic… - OpenClaw configured with custom provider pointing at the mock **Verification results:** - `sn_agent_runner.py sn-text-optimize` → returns mock LLM response - `sn-image-generate` → creates valid 1×1 RGB PNG - `sn-image-recognize` → responds via VLM adapter - Environment diagnostic → PASSED, all 36 skills found, all deps installed - `openclaw agent --local --message "..."` → responded with `stopReason=stop`, mock reply delivered - PPT export tests → **9/11 passing**, 2 fail due to pre-existing Chromium version pin mismatch (te… **Errors encountered & resolved:** Python PEP 668 → venv; npm EACCES → nvm Node 24; Node 18→24 upgr… **One thing worth noting:** The 2 failing PPT regression tests require a specific Chromium version …
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
- Recuperou-se de todos os 6 erros 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.
- Levou 26 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 134 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, SenseNova-Skills foi o 119º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 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 | 0,16 |
Tópicos (de GitHub)
agentagent-skillsai-agentsai-assistantdata-analysisdocument-processingoffice-automationpresentation-slides
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/sensenova-skills)Perguntas
- SenseNova-Skills executa?
- SenseNova-Skills executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 26 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou SenseNova-Skills?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 5abde96fed21. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar SenseNova-Skills?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,16: 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 SenseNova-Skills?
- 26 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- SenseNova-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 SenseNova-Skills?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como SenseNova-Skills se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, SenseNova-Skills foi o 119º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de SenseNova-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.