Englisches Original: https://argusic.com/subject/flowtrace
Flowtrace
Führen Sie eine Aufgabe mit KI als einen Ablauf von Schritten aus, den Sie behalten, wiederverwenden und verfeinern, nicht als einmaligen Chat.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 1571c76365c0
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, agentic ai, ai, ai agent, ai agents, anthropic, claude und claude code.
Flowtrace läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 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.
flowtrace CLI builds, installs, passes all 49 tests, serves the web UI on port 3005, and manages traces (validate, lint, show, run lifecycle, step lifecycle, replies, deliverables) via its CLI and REST API.
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.
- Frontend build failed: @tailwindcss/oxide missing native binding on Node 18 (npm's optional dependencies bug)1 Minute
- Installationszeit
- 5 Minuten
- 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
- cargo test: 49/49 passed; flowtrace serve on port 3005 returned HTTP 200 and both traces in /api/traces JSON; flowtrace --version: 0.1.0
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 62.150
- Genau getesteter Commit
- 1571c76365c0
- 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.
- Built `nested-deps` reference trace (5-step diamond DAG, 38 git commits) - `flowtrace serve --port 3005 --scope ~/traces` → HTTP 200, `/api/traces` returned both traces wit… tokens used 62,150 All systems operational. Here's the summary: **Install**: Rust installed via rustup (1.99.1), frontend npm dependencies installed, `@tailwindcss… **Tests**: `cargo test` — 49/49 passed (19 in `flowtrace-cli`, 30 in `flowtrace-core`). **End-to-end verification**: - `flowtrace --version` → `flowtrace 0.1.0` - Built `minimal` reference trace: validated, linted, `show --fmt json|mermaid|dot`, `run new/renam… - Built `nested-deps` reference trace (5-step diamond DAG, 38 git commits) - `flowtrace serve --port 3005 --scope ~/traces` → HTTP 200, `/api/traces` returned both traces wit…
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 dem einen Fehler 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 5 Minuten, langsamer als der Median der 106 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Flowtrace Platz 69 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 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.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 5 Minuten nach dem Klonen.
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-skillsagentic-aiaiai-agentai-agentsanthropicclaudeclaude-codeclaude-skillsclicodexcursordeveloper-toolsllm
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/flowtrace)Fragen
- Läuft Flowtrace?
- Ja. Flowtrace läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 5 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic Flowtrace getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 1571c76365c0. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von Flowtrace 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 Flowtrace?
- 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 Flowtrace eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von Flowtrace 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 Flowtrace im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Flowtrace Platz 69 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für Flowtrace?
- 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.