Original em inglês: https://argusic.com/subject/taste-skill
taste-skill
Habilidades de agents que dão bom gosto a coding agents: direção de arte, imagens de referência e uma verificação no navegador em vez de páginas genéricas de IA.
Executafonte: GitHubpágina do projetoJavaScriptMITcommit a60a36dc2bb3
JavaScript, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, ai agents, anti slop, claude code, codex, cursor, design system e frontend.
taste-skill executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1,5 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
install.sh symlinks all 14 skills into ~/.codex/skills, skill.sh resolves skill names to SKILL.md paths, draw.mjs deals art directions from a library of 247 curated sites, lint.mjs scans source files for banned patterns, and all 5 unit tests in tests/skill_test.sh pass.
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.
- Node 18.19.1 is installed but inspect.mjs (browser inspector/screenshots) requires Node 22+
- No Chrome/Chromium binary is available, so inspect.mjs and assets.mjs cannot drive a real browser
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 3 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- bash tests/skill_test.sh exited 0, 5 passed; node skills/taste-skill/scripts/draw.mjs --list sectors returned 22 sectors, --direction page-is-the-object produced full direction sheet; node skills/taste-skill/scripts/lint.mjs --json returned 2 files with 0 findings; install.sh --codex created 14 symlinks; install.sh --codex --uninstall removed them all cleanly
- Tokens de modelo usados
- 174.513
- Commit exato testado
- a60a36dc2bb3
- 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.
linked /home/runner/.codex/skills/minimalist-ui -> skills/minimalist-skill linked /home/runner/.codex/skills/full-output-enforcement -> skills/output-skill linked /home/runner/.codex/skills/redesign-existing-projects -> skills/redesign-skill linked /home/runner/.codex/skills/high-end-visual-design -> skills/soft-skill linked /home/runner/.codex/skills/stitch-design-taste -> skills/stitch-skill linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend-v1 -> skills/taste-skill-v1 linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend-v2-experimental -> skills/taste-skill-v2-… linked /home/runner/.codex/skills/design-taste-frontend -> skills/taste-skill All working. Let me now produce the final report. tokens used 174,513 All working. Let me now produce the final report.
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 1,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 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.
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, taste-skill foi o 33º 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.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 1,5 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-skillsai-agentsanti-slopclaude-codecodexcursordesign-systemfrontendlanding-pageui-designweb-design
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/taste-skill)Perguntas
- taste-skill executa?
- Sim. taste-skill executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou taste-skill?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit a60a36dc2bb3. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar taste-skill?
- 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 taste-skill?
- 1,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- taste-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 taste-skill?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como taste-skill se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, taste-skill foi o 33º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de taste-skill?
- 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.