Original em inglês: https://argusic.com/subject/spellbook
spellbook
Habilidades entre runtimes para Claude Code, Codex e fluxos de trabalho multi-agent.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 414b597ec113
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, ai agent skills, ai agents, ai coding assistant, automation, claude, claude code e claude code skills.
spellbook executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 35 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
109 installable skills validated with 0 errors, install.sh installs 110 skills to ~/.agents/skills for Codex, and the full 532-test suite passes.
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 60 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.
- install.sh had an inline Python parser that rejected upstream frontmatter format (compatibility string + metadata dict), plus banner count mismatch (112 vs 109)2 minutos
- Missing PyYAML dependency: 7 tests failed to collect with ModuleNotFoundError for 'yaml'1 minuto
- Out-of-date generated registry files (skills.json, tags.json, skill-registry.md, skills.html) fail validation1 minuto
- Tempo de instalação
- 35 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 13 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python3 -m pytest tests/ -q returned '532 passed, 136 subtests passed in 12.80s' with 0 failures
- Tokens de modelo usados
- 538.501
- Commit exato testado
- 414b597ec113
- 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 && python3 scripts/validate_skills.py --check 2>&1' in /work/repo succeeded in 549ms: WARN: skills/threads/SKILL.md is 611 lines; consider progressive disclosure Validated 109 installable skills: 0 errors, 1 warnings succeeded in 12834ms: 532 passed, 136 subtests passed in 12.86s exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && /tmp/spellbook_venv/bin/python -m pytest tests/ -q 2>&1 | tail -1' in… succeeded in 12783ms: 532 passed, 136 subtests passed in 12.80s tokens used 538,501
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.
- Recuperou-se de todos os 3 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 35 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, spellbook foi o 105º 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.
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 | 0,24 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,19 |
Tópicos (de GitHub)
agent-skillsai-agent-skillsai-agentsai-coding-assistantautomationclaudeclaude-codeclaude-code-skillscode-reviewcodexcodex-skillscross-runtimedeveloper-toolsmulti-agentproductivityprompt-engineeringskill-librarysoftware-developmentspellbookworkflows
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/spellbook)Perguntas
- spellbook executa?
- Sim. spellbook executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 35 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou spellbook?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 414b597ec113. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar spellbook?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,24: 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 spellbook?
- 35 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- spellbook 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 spellbook?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como spellbook se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, spellbook foi o 105º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de spellbook?
- 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.