Bloom läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 4 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic Bloom getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit b3918981bb34. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von Bloom gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,06 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 Bloom?

3,5 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 Bloom eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von Bloom 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.

Wo ist der Nachweis für Bloom?

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.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/bloom

Bloom

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Läuft mit MocksQuelle: GitHub HomepageJavaScriptMITCommit b3918981bb34

JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: adaptive learning, agent skills, ai agent, ai tutor, bloom 2 sigma, chinese, claude code und claude skill.

Bloom läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 3,5 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.

Backend 49/49 tests pass, frontend 46/46 tests pass, backend launches and responds on port 8000, frontend builds to static dist, all with mocked LLM calls (no real API key needed).
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 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft mit Mocks
Argusic Score: 92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,06 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-26
Sterne: 302
Forks: 44
offene Issues: 1
Beobachter: 2
Größe: 5 MB
erstellt: 2026-03-10
letzter Push: 2026-10-20

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. 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.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von Bloom, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

`uv` not installed, `source` not available in sh1,5 Minuten
Node.js 18.19.1 too old for Vite 8 (requires ≥20.19)1,5 Minuten
Test assertion: brittle ordering in test_refresh_keeps_saved_list_and_replaces_suggestions0,5 Minuten

Installationszeit: 4 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 3 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: `python -m pytest tests/ -v` exited 0, 49 passed; `npm run test` exited 0, 46 passed; `uvicorn app.main:app` served `GET /api/health` returning 200 and `GET /api/courses` returning 200
Verbrauchte Modell-Tokens: 140.141
Genau getesteter Commit: b3918981bb34
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
Verhalten gegenüber echten Diensten: dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

/bin/sh -lc "cd /work/repo && . backend/venv/bin/activate && uvicorn app.main:app --port 8000 &
sleep 2
curl -s http://localhost:8000/api/health
echo
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://localhost:8000/api/courses
echo
kill %1 2>/dev/null; wait 2>/dev/null" in /work/repo
All verified. Here's the final state:
2026-10-26T01:19:16.860212Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a17…
tokens used
140,141
All verified. Here's the final state:

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

In 3,5 Minuten installiert.
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.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

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	1/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,06	2026-10-26 01:19 UTC

Themen (von GitHub)

adaptive-learning agent-skills ai-agent ai-tutor bloom-2-sigma chinese claude-code claude-skill edtech education fastapi learning llm personalized-learning react self-hosted socratic-method study-tool

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Bloom.svg)](https://argusic.com/subject/bloom)

Fragen

Läuft Bloom?: Bloom läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 4 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic Bloom getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit b3918981bb34. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von Bloom gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,06 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 Bloom?: 3,5 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 Bloom eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von Bloom 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.
Wo ist der Nachweis für Bloom?: 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.