Englisches Original: https://argusic.com/subject/archon
Archon
Der erste Open-Source-Harness-Ersteller für AI-Programmierung. Machen Sie AI-Programmierung deterministisch und reproduzierbar.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 4d48a0325e64
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, automation, bun, claude, cli, coding assistant, developer tools und typescript.
Archon läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 34 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Bun 1.4.2 installed, 1282 dependencies installed; all 9 workspace packages' tests pass with 0 failures; server starts on port 3090 and serves Archon web UI (HTTP 200); CLI prints full help output; one import-boundary test expectation updated in packages/cli/src/cli.test.ts for bun 1.4.2 compatibility
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 96 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.
- CLI test failure: import boundary expectations stale for bun 1.4.2's code-split chunk grouping3 Minuten
- Bun runtime was not installed in the container2 Minuten
- Server dev mode crashed with EMFILE from Bun file watcher (container file-descriptor limit)1 Minute
- Installationszeit
- 34 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 36 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- All 9 package test suites (core 56p, paths 310p, git 236p, isolation 92p, workflows 155p, providers 3p, adapters 2p, web 484p, server 4p) each passed with 0 failures; all 14 CLI test files passed; bun --filter @archon/server start served HTTP 200 at localhost:3090 returning Archon Web UI HTML
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 124.801
- Genau getesteter Commit
- 4d48a0325e64
- 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.
Start: 07:17 UTC, Now: 07:51 Elapsed minutes: ~34 exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo/packages/cli && timeout 120 bun … exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo/packages/cli && timeout 120 bun … Now I have all the data. Let me produce the final result. 2026-09-22T07:52:43.342263Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0c… 2026-09-22T07:52:43.342315Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0c… tokens used 124,801 Now I have all the data. Let me produce the final result.
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 3 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.
- 3-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 34 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Archon Platz 218 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
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 3/3 | Läuft | 100,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Zeit abgelaufen | 0,00 | 0,26 |
Themen (von GitHub)
aiautomationbunclaudeclicoding-assistantdeveloper-toolstypescriptworkflow-engineyaml
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/archon)Fragen
- Läuft Archon?
- Ja. Archon läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 34 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic Archon getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 4d48a0325e64. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von Archon gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,17 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 Archon?
- 34 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 Archon eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von Archon schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet Archon im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Archon Platz 218 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für Archon?
- Alle 3 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.