英文原文: https://argusic.com/subject/10xproductivity

10xProductivity

面向企业环境限制下的个人 AI 助手，基于您已有的 coding agent、工具、会话和权限构建。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonMITcommit 9a7da40bc798

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：accountability、agent skills、ai agents、automation、autonomous agents、coding agent、confluence 和 github.

10xProductivity 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 13 分钟完成了安装，遇到 1 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。

Python 3.12 venv installed the tenx-productivity editable package, the 16-test suite passes, and the slack-polling trigger host and stand-up prep CLI run end to end against a local schema-correct Slack mock, so the same binaries are ready for a real Slack token/cookie and a real coding-agent CLI once those credentials and CLIs exist.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 92，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
92 / 100
验证运行的成本
0.20 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
486
fork 数
57
未关闭的 issue
1
关注者
5
大小
1 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 10xProductivity 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • Slack integrations hardcode https://slack.com/api/*; local mock could not be intercepted because container DNS routes slack.com directly and /etc/hosts is not writable10 分钟
安装时间
13 分钟
从冷启动机器到完成
13 分钟
遇到并修复的错误
遇到 1 个，在无人协助的情况下修复了 1 个
结果是如何证明的
python -m pytest -> 16 passed; SSL_CERT_FILE=/tmp/slackmock/cert.pem .venv/bin/python -m runtime.host --trigger slack-polling --workflow workflows/assistant/assistant.md --engine claude with TENX_SLACK_API_BASE=https://127.0.0.1 -> mock logged auth.test/conversations.open/conversations.history, claude mock invoked, host stayed up 6 s (exit 124 from timeout); 10x-standup-prep --post -> mock chat.postMessage 200 and state written
使用的模型 token
907,643
测试的确切 commit
9a7da40bc798
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

**What I did**
- Standard install per `README.md`/`setup.md`: `python3 -m venv .venv`, `pip install -e ".[dev]"` (…
- Ran the test suite: `python -m pytest` → **16 passed in 0.08s** (before and after my edits).
- Verified the shipped CLIs: `10x-host --help`, `10x-reply --help`, `10x-standup-prep --help` all e…
- `10x-reply --text "Hi there" --channel-id D123 --thread-id D123` prints the reply and exits 0 (no…
**Error found and fixed**
- The Slack integrations hardcode `https://slack.com/api/...`, so the trigger host always hits real…
- Fix: added a `TENX_SLACK_API_BASE` override (default unchanged) in `triggers/slack_polling/poller…
**Verification (mock, tier2)**
- Stood up a local TLS Slack API mock (`CN=127.0.0.1`, SAN `IP:127.0.0.1`) on `127.0.0.1:443`; poin…
- `10x-host --trigger slack-polling --workflow workflows/assistant/assistant.md --engine claude` wi…
- `10x-standup-prep --post` with mock Slack and `TENX_STANDUP_PREP_SLACK_CHANNEL=D123`: printed the…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 用 13 分钟完成安装。
  • 在无人介入的情况下从全部 1 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • paperclip 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • dots 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • invisible_dots 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • autoprompt-skill 已测试，未验证 · JavaScript · 5 个共同主题
  • ffmpeg-skill 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题
  • Vibe-Skills 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行92.000.20

主题 (来自 GitHub)

accountabilityagent-skillsai-agentsautomationautonomous-agentscoding-agentconfluencegithubjiramcppersonal-ai-assistantsecurityslacktool-integrationworkflow-automation

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/10xProductivity.svg)](https://argusic.com/subject/10xproductivity)

常见问题

10xProductivity 能运行吗？
10xProductivity 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 13 分钟，过程中遇到 1 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 10xProductivity 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 9a7da40bc798。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 10xProductivity 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.20 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
10xProductivity 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 13 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
10xProductivity 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 10xProductivity 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 1 个问题，其中 1 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
10xProductivity 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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