Easel läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 20 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic Easel getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ed05c2b18893. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von Easel 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 Easel?

20 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 Easel eine GPU?

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

Was geht bei der Installation von Easel 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 Easel?

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/easel

Easel

Ein Open-Source-AI-Agent für soziale Medien, Trends entdecken, Inhalte erstellen, überall veröffentlichen und lernen, was funktioniert, auf Xiaohongshu, Douyin, Zhihu, Bilibili und mehr.

Läuft mit MocksQuelle: GitHub HomepagePythonApache-2.0Commit ed05c2b18893

Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent, agent skill, content automation, content creation, content generation, mcp, openclaw und social media.

Easel läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 20 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.

Easel CLI installed in .venv, all 722 tests pass, web app serves HTTP 200 on port 7860 with API and frontend, OpenClaw gateway on port 37289 routed to mock Anthropic API and responded to agent calls
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: 0,23 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-12
Sterne: 4.405
Forks: 724
offene Issues: 28
Beobachter: 20
Größe: 326 MB
erstellt: 2026-08-28
letzter Push: 2026-11-02

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 Easel, 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.js 18.19.1 too old (OpenClaw requires 24.16+)6 Minuten
npm install -g openclaw used system node (18.19.1) not our Node 243 Minuten
Python environment externally-managed (Debian), pip install failed2 Minuten
test_bootstrap_requires_both_env_and_route fails when .env has EASEL_CHAT_TRANSPORT=api (test isolation gap)

Installationszeit: 20 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 21 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: python -m pytest tests/ -v --tb=short exited 0, 722 passed, 2 skipped, 0 failed
Verbrauchte Modell-Tokens: 105.283
Genau getesteter Commit: ed05c2b18893
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

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am 2026-10-12, der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

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

# Kill it
pkill -f "easel web" 2>/dev/null; pkill -f "uvicorn" 2>/dev/null; sleep 1
echo "=== Final Summary ==="
echo "Install: Succeeded"
echo "Tests: 722 passed, 2 skipped"
echo "Web app: HTTP 200 on root and API"
echo "Doctor: all checks pass with mock API configured"
echo "Gateway: verified working with mock Anthropic API"' in /work/repo
 exited 143 in 5008ms:
200
tokens used
105,283

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 sich von allen 4 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lizenz Apache-2.0, 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.
Die Installation dauerte 20 Minuten, langsamer als der Median der 134 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Easel Platz 113 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

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	0,23	2026-10-12 07:36 UTC

Themen (von GitHub)

agent agent-skill content-automation content-creation content-generation mcp openclaw social-media social-media-management

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/Easel.svg)](https://argusic.com/subject/easel)

Fragen

Läuft Easel?: Easel läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 20 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic Easel getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ed05c2b18893. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von Easel 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 Easel?: 20 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 Easel eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von Easel 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 Easel im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 135 Projekten im Bereich agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Easel Platz 113 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 87 von 135 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für Easel?: 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.