Englisches Original: https://argusic.com/subject/harbor
harbor
Hören Sie auf, Ihren AI-Stack zu konfigurieren. Beginnen Sie, ihn zu nutzen. Ein Befehl bringt einen vollständig vorkonfigurierten LLM-Stack mit Hunderten von Diensten zum Erkunden.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 4c20a822f61e
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, automation, bash, cli, container, docker, docker compose und homelab.
harbor läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 12 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Harbor CLI v0.5.6 installed from source, frontend web app builds, all Deno-based unit tests (41 total) pass, lint self-test green (12 bash rules, 9 compose rules, 1 boost rule, 3 orchestrator checks). Docker-dependent container test matrix blocked.
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 66 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.
- Deno not installed in container2 Minuten
- Deno lockfile version mismatch (v5 from newer Deno, installed Deno 2.2.0 writes v4)1 Minute
- Docker daemon not available (no root access)
- shellcheck not installed (optional, used by lint)
- Installationszeit
- 12 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 16 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 119.600
- Genau getesteter Commit
- 4c20a822f61e
- 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.
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- 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.
2. **Deno not installed**: No Deno in the container. **Fix**: Downloaded Deno binary from GitHub re… 3. **No Docker**: The Harbor project requires Docker to run services and the container-based test m… 4. **No shellcheck**: Lint self-test reported SKIP for shellcheck fixtures. **Fix**: Not needed - t… **What was verified to work (without Docker):** - **Lint self-test**: 12 bash rules PASS, 9 compose rules PASS, 1 boost rule PASS, 3 orchestrator c… - **Full lint passes**: `--bash-rules`, `--compose`, `--boost` all report "clean" - **Docs unit tests**: 13 tests across 3 test files, all PASS - **Test orchestrator unit tests**: 5 tests, all PASS (materializeTrackedRepo, no bind-mount guard,… - **macOS requirements tests**: 22 stubbed tests, all PASS - **Tauri app frontend**: TypeScript compiles cleanly (0 errors), Vite build succeeds producing pro… - **CLI commands work**: `harbor version`, `harbor config get/set`, `harbor skills`, `harbor help` - **Frontend npm install**: 305 packages installed cleanly
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
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
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 12 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Ist bei der Einrichtung auf 4 Fehler gestoßen, davon 2 nicht gelöst.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte harbor Platz 162 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 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 | 2/3 | Lief nicht | 50,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 82,00 | 0,08 |
Themen (von GitHub)
aiautomationbashclicontainerdockerdocker-composehomelabllmlocalmcpnpmpackagepypisafetensorsself-hostedservertooltools
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/harbor)Fragen
- Läuft harbor?
- harbor läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 12 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic harbor getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 4c20a822f61e. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von harbor gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,08 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 harbor?
- 12 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 harbor eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von harbor schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet harbor im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte harbor Platz 162 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für harbor?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.