英文原文: https://argusic.com/subject/social-media-skills

social-media-skills

借助 mock 可运行来源:GitHubPythonMITcommit 8cefb5b6d037

Python,MIT 许可证.

social-media-skills 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 0.5 分钟完成了安装,没有遇到任何错误,整个会话都被记录了下来。

17 skill folders each with a valid SKILL.md pass YAML frontmatter checks, name-folder matching, and description rules; Codex CLI discovers all 17 from .agents/skills/ via the app-server; the README copy-loop installs all 17 into a fresh project with no errors; no external provider access, visual rendering, or user activation was tested.

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 56,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
56 / 100
验证运行的成本
0.02 USD(实测)
已记录的运行次数
2
最近测试
星标
4,563
fork 数
1,002
未关闭的 issue
17
关注者
39
大小
0 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。

安装时间
不到一分钟
从冷启动机器到完成
5 分钟
遇到并修复的错误
遇到 0 个,在无人协助的情况下修复了 0 个
结果是如何证明的
python3 tests/test-codex-portability.py --codex passed (live Codex app-server discovered all 17 skills via skills/list); bash validate-skills.sh exited 0 (17 skills, 87 structural checks all passed); README copy-loop installed 17 skills in a fresh project; marketplace.json is valid JSON
使用的模型 token
54,710
测试的确切 commit
8cefb5b6d037
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。

  <defs>
...
  </g>
</svg>
exec
/bin/sh -lc 'echo "validate-skills.sh exit code: $(cd /work/repo && bash validate-skills.sh > /dev/…
 succeeded in 77ms:
validate-skills.sh exit code: 0
All checks are done. Here's the summary:
tokens used
54,710
All checks are done. Here's the summary:

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 0.5 分钟完成安装,快于 Argusic 测量过的 46 个同类项目的中位数。
  • 过程中没有任何故障:从克隆到运行,零错误。
  • 采用 MIT 许可证,以其托管平台报告的信息为准。
  • 已测量 2 次,因此结果并非偶然。

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。

在 Argusic 安装并计时过的 47 个 Python 项目中,social-media-skills 达到运行状态的速度排名第 8,47 个项目中有 28 个达到了运行状态。

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner2/3借助 mock 可运行92.000.02
Argusic Runner1/3未能运行20.000.16

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/social-media-skills.svg)](https://argusic.com/subject/social-media-skills)

常见问题

social-media-skills 能运行吗?
social-media-skills 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 1 分钟,过程中遇到 0 个错误,并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 social-media-skills 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 8cefb5b6d037。共记录了 2 次尝试,完整方法见方法论页面。
测试 social-media-skills 花了多少钱?
得出该结论的那次运行花费 0.02 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。
social-media-skills 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 0.5 分钟。这是一次实测的尝试,不是平均值。
social-media-skills 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 social-media-skills 时会出现什么问题?
在已记录的运行中没有出现任何问题:从克隆到运行,零错误。
social-media-skills 与其他替代方案相比如何?
在 Argusic 安装并计时过的 47 个 Python 项目中,social-media-skills 达到运行状态的速度排名第 8,47 个项目中有 28 个达到了运行状态。
social-media-skills 的证据在哪里?
全部 2 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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