Englisches Original: https://argusic.com/subject/amical
amical
AI Dictation App - Open Source und Local-first Tippen Sie 3x schneller, keine Tastatur nötig. Angetrieben von Open-Source-Modellen, funktioniert offline, schnell und genau.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 19d414a91e0a
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, ai note taking app, asr, dictate, dictation, dictation tool, electron und local ai.
amical läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 24 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Installation completed: Node 24.10.0, pnpm 10.34.5, all 1566 packages installed, whisper native addon compiled (.node binary at packages/whisper-wrapper/native/linux-x64/whisper.node), electron 44.3.0 available, workspace builds pass, and the test suite runs (149/150 test files pass, 1505/1508 tests pass, 3 pre-existing failures in shortcut-manager-unassign.test.ts).
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- libgomp.a static linking failed: not compiled with -fPIC, cannot link into shared .node extension5 Minuten
- System Node.js v18.19.1 too old, project requires >=242 Minuten
- onnxruntime-node postinstall failed trying to download Windows CUDA binaries from NuGet on Linux1 Minute
- pnpm not available on system PATH1 Minute
- Installationszeit
- 24 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 23 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pnpm test exited with 149 passed / 1 failed (1505 tests passed, 3 failed); electron --version returned v44.3.0
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 79.641
- Genau getesteter Commit
- 19d414a91e0a
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
- Initialized the `whisper.cpp` git submodule - Ran `pnpm install --frozen-lockfile` ## Errors Encountered 1. **onnxruntime-node postinstall** — tried to download a CUDA 12 NuGet package (Windows paths on L… 2. **whisper-wrapper native addon linking** — `libgomp.a` static library wasn't compiled with `-fPI… 3. **Node.js version too old** — system had v18.19.1, project requires ≥24. Fixed by downloading an… 4. **pnpm not installed** — not on system PATH. Fixed by installing via npm to user prefix. ## Launch / Verification - **Electron binary** responds: `v44.3.0` confirmed via `electron --version --no-sandbox` - **Test suite**: `pnpm test` → **149 passed, 1 failed** (150 test files), **1505 tests passed, 3 f… - The 3 failures are pre-existing (in `shortcut-manager-unassign.test.ts`, related to expected mock… - The whisper native addon `whisper.node` (2.9 MB) was successfully compiled and installed
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von allen 4 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 24 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte amical Platz 204 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
aiai-note-taking-appasrdictatedictationdictation-toolelectronlocal-aimacosmcpmeeting-notesnextjsollamaproductivityself-hostedspeech-to-texttranscriptionwhisperwindows
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/amical)Fragen
- Läuft amical?
- Ja. amical läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 24 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic amical getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 19d414a91e0a. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von amical gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,16 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von amical?
- 24 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht amical eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von amical schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 4 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet amical im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte amical Platz 204 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für amical?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.