Englisches Original: https://argusic.com/subject/codeaf
CodeAF
Open-Source-Software-Fabrik für Open Models
LäuftQuelle: GitHubGoApache-2.0Commit 794b49a57894
Go, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent fleet, agent harness, agentfield, agentic coding, ai, ai coding, cli agent und coding agent.
CodeAF läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 26,8 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.
codeaf v0.8.0 release binary installed, builds from source with SHELL=/bin/bash, all 31 law/test-quick packages pass, real model call to DeepSeek returns correct output
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.
- go toolchain not installed: Go 1.26.5+ required but no go binary on PATH1,5 Minuten
- make build fails with '/bin/sh: 1: Bad substitution' on plandb CGO link step1 Minute
- make size and test targets print '/bin/sh: 1: Bad substitution' at end even after SHELL fix (from CGO subprocess invoking /bin/sh directly)
- Installationszeit
- 27 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 31 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- codeaf --version returned 'codeaf v0.8.0 built 2026-10-14 14:18'; codeaf doctor showed key set and store; codeaf exec 'say hello' on deepseek-chat returned 'Hello! I'm here and ready...'; codeaf chat --once 'Say hello in one word only.' returned 'hello'; make test-quick passed all 31 packages; make test-laws passed all 30 law packages; make build with SHELL=/bin/bash produced working bin/codeaf (64MB) and bin/plandb (6.6MB); codeaf manual listed 100+ pages
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 174.332
- Genau getesteter Commit
- 794b49a57894
- 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.
---restored--- ---final git state--- ?? plandb 2026-10-20T04:56:18.962692Z ERROR codex_core::tools::router: error=exec_command failed: CreateProce… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && mv plandb /tmp/ 2>/dev/null; echo "cleaned"' in /work/repo succeeded in 0ms: cleaned Here is the comprehensive test report. tokens used 174,332 Here is the comprehensive test report.
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 26,8 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.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, 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
Themen (von GitHub)
agent-fleetagent-harnessagentfieldagentic-codingaiai-codingcli-agentcoding-agentcoding-agentscoding-assistantcoding-clicoding-harnessdeveloper-toolsharnessharness-engineeringllmopen-modelsopen-source-modelssoftware-factoryterminal-agent
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/codeaf)Fragen
- Läuft CodeAF?
- Ja. CodeAF läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 27 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic CodeAF getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 794b49a57894. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von CodeAF gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,23 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 CodeAF?
- 26,8 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 CodeAF eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von CodeAF 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 CodeAF?
- 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.