Englisches Original: https://argusic.com/subject/ecomgen
EcomGen
Local-first AI e-commerce image suite generator for individual sellers. Pi Agent storyboards, 25 templates + reusable suites, product-truth pixel protection, OpenAI-compatible & Gemini image providers, AI layering (PNG/PSD), review, edit, and ZIP export. Self-hosted.
LäuftQuelle: GitHubTypeScriptMITCommit 894e7fb62d50
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agent, ai image generation, bullmq, ecommerce, fastify, gemini, image editing und local first.
EcomGen läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 14,1 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.
All 11 workspace packages build successfully. Redis 7.4.2 compiled and serves on 127.0.0.1:6379. The API starts and responds 200 on /health. All 615 tests pass (79 test files), and the e2e mock chain (plan-confirm-generate-export-custom template-suite forge-model cast-pattern operations-cancel) passes end-to-end.
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. 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.
- Redis not installed on system (no apt/sudo access)2,5 Minuten
- System Node.js v18 - pnpm@11 requires Node 22.13+2 Minuten
- sharp native module not loaded - install script skipped because sharp (and its @img/* optional deps) not in pnpm-workspace.yaml allowBuilds list1 Minute
- Build failed on packages/ecom-suite-forge - Node 18 doesn't support import.meta.dirname0,5 Minuten
- Installationszeit
- 14 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 14 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pnpm build (11 workspace packages) completed; all 615 tests passed across 9 packages (contracts 20, core 63, ecom-suite 6, ecom-skill 48, providers 63, agent 61, api 91, worker 85, web 178); pnpm test:e2e:mock passed full mock chain; API server health endpoint at /health returned HTTP 200 with {"status":"ok","webResearchAvailable":false}
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 305.340
- Genau getesteter Commit
- 894e7fb62d50
- 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
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 , 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.
1794046988 exec /bin/sh -lc '# First command was around timestamp 1794046140 (10:09:00 UTC) echo "First command: 1794046140" echo "Current: 1794046988" echo "Elapsed: $((1794046988 - 1794046140)) seconds = $(( (1794046988 - 1794046140) / 60 )) min $((… succeeded in 0ms: First command: 1794046140 Current: 1794046988 Elapsed: 848 seconds = 14 min 8 sec tokens used 305,340
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 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
- Die Installation dauerte 14,1 Minuten, langsamer als der Median der 74 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 75 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte EcomGen Platz 58 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 48 von 75 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
Themen (von GitHub)
ai-agentai-image-generationbullmqecommercefastifygeminiimage-editinglocal-firstnano-bananaopenai-compatiblepi-agentproduct-imagesproduct-photographyreactredisself-hostedseller-toolssqlitetypescriptvite
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ecomgen)Fragen
- Läuft EcomGen?
- Ja. EcomGen läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 14 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic EcomGen getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 894e7fb62d50. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von EcomGen gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,15 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 EcomGen?
- 14,1 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 EcomGen eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von EcomGen 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 EcomGen im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 75 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte EcomGen Platz 58 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 48 von 75 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für EcomGen?
- 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.