Englisches Original: https://argusic.com/subject/ezarr
ezarr
Ezarr zielt darauf ab, das Einrichten eines gesamten Servarr/Jackett/BitTorrent/Usenet/PleX/Jellyfin-Mediacenter-Stacks mit Docker so einfach wie möglich zu machen.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMITCommit cc6a12a182d1
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: docker, docker compose, jackett, jellyfin, lidarr, mylar3, overseerr und plex.
ezarr läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 0,5 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Ezarr CLI fully runs: imports, interactive prompts, and docker-compose.yml generation work correctly. All 18 service configs (sonarr, radarr, lidarr, mylar3, sportarr, audiobookshelf, homarr, bazarr, overseerr, jellyseerr, prowlarr, jackett, flaresolverr, plex, tautulli, jellyfin, qbittorrent, sabnzbd) produce valid YAML with correct PUID, PGID, TZ, ports, and volume mounts. Fixed TZ missing from mylar3 config.
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
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.
- mylar3() method in container_configs.py missing TZ environment variable3 Minuten
- Installationszeit
- unter einer Minute
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 8 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- python3 main.py with all answers='y' feeds stdin to CLI; confirmed 'Docker compose file generated successfully' in output, docker-compose.yml written with 18 services. python3 -c ran all ContainerConfig methods for 18 services, each producing valid YAML with correct PUID, PGID, TZ, ports, volumes. git diff shows clean 1-line patch.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 66.318
- Genau getesteter Commit
- cc6a12a182d1
- 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.
from users_groups_setup import UserGroupSetup
cfg = ContainerConfig('/tmp/x', 'UTC')
for n in ['sonarr','sportarr','radarr','lidarr','mylar3','audiobookshelf','homarr','bazarr','overse…
getattr(cfg, n)()
print(f'All {len(dir(cfg))} methods ran in {time.time()-start:.2f}s')
\" && echo \"Verified\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
Install time: 0 minutes (pure Python, no deps)
All 58 methods ran in 0.00s
Verified
tokens used
66,318Gesamte 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 0,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 21 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von dem einen Fehler 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.
Von den 22 Projekten im Bereich docker, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ezarr Platz 4 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 22 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 | 0,05 |
Themen (von GitHub)
dockerdocker-composejackettjellyfinlidarrmylar3overseerrplexplex-media-serverprowlarrqbittorrentradarrreadarrsabnzbdservarrsonarrtautullitorrentusenet
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ezarr)Fragen
- Läuft ezarr?
- ezarr läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ezarr getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit cc6a12a182d1. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ezarr gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,05 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 ezarr?
- 0,5 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 ezarr eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ezarr schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet ezarr im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 22 Projekten im Bereich docker, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ezarr Platz 4 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 22 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ezarr?
- 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.