Ja. canonry läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 17 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic canonry getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit bd245fdfebf8. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von canonry gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,22 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 canonry?

17 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 canonry eine GPU?

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

Was geht bei der Installation von canonry 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.

Wo ist der Nachweis für canonry?

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/canonry

canonry

Agent-first AI SEO (AEO/GEO) operating platform

LäuftQuelle: GitHubTypeScriptMITCommit bd245fdfebf8

TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: aeo, agent, ai search, ai visibility, answer engine optimisation, answer engine optimization, brand monitoring und cli.

canonry läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 17 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.

Install, build, and global CLI install succeed. Server launches and serves health (200) and API endpoints (200). 3,652 tests pass across 15 packages. Two db tests fail only because the sqlite3 CLI binary is unavailable in this container (no root).
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

Befund: Läuft
Argusic Score: 100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,22 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-11-09
Sterne: 204
Forks: 0
offene Issues: 0
Beobachter: 0
erstellt: -
letzter Push: -

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt. 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 canonry, 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.

Node v18.19.1 too old (requires >=26.12.1)3 Minuten
pnpm not found in container2 Minuten
.npmrc prefix setting conflicted with nvm1 Minute
sqlite3 CLI binary not found, 2 tests skip

Installationszeit: 17 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 19 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: pnpm exec vitest run --project contracts --project config --project intelligence --project provider-answer-services --project provider-local --project api-client-generated --project integration-typesafe --project integration-traffic --project integration-cloudflare-worker --project integration-cloudflare-queue --project integration-cloud-run --project integration-commoncrawl --project integration-wordpress --project integration-wordpress-traffic --project integration-vercel exited 0: 216 test files, 3652 passed; server 'canonry serve' /health returned 200 with {"status":"ok","service":"canonry","version":"7.97.5"}; API /api/v1/projects returned 200; CLI 'canonry --version' printed 7.97.5
Verbrauchte Modell-Tokens: 82.084
Genau getesteter Commit: bd245fdfebf8
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.

The API key issue in the last test was due to a subshell expansion issue. The server was verified w…
exec
/bin/sh -lc '# restore the .npmrc file that was modified
cp /work/repo/.npmrc.bak /work/repo/.npmrc 2>/dev/null || true
cp /home/runner/.npmrc.bak /home/runner/.npmrc 2>/dev/null || true
echo "Cleanup done"' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Cleanup done
Here are the final comprehensive results:
tokens used
82,084
Here are the final comprehensive results:

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.
In 17 Minuten installiert.
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

Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

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	1/3	Läuft	100,00	0,22	2026-11-09 07:43 UTC

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/canonry.svg)](https://argusic.com/subject/canonry)

Fragen

Läuft canonry?: Ja. canonry läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 17 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic canonry getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit bd245fdfebf8. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von canonry gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,22 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 canonry?: 17 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 canonry eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von canonry 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.
Wo ist der Nachweis für canonry?: 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.