Englisches Original: https://argusic.com/subject/kensaku
kensaku
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LäuftQuelle: GitHubRustMITCommit c2da457a5320
Rust, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, desktop, desktop search, file search, full text search, launcher, local first und mcp.
kensaku läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 68 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.
Rust test suite passes with 291 tests, CLI binary builds and responds to --help, TypeScript type-check passes; the Tauri desktop app cannot be launched without a full WebKitGTK runtime environment
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.
- Missing system dev libraries: libwebkit2gtk-4.1-dev, libgtk-3-dev, librsvg2-dev, libayatana-appindicator3-dev, patchelf, and ~30 transitive dev packages (no root, can't apt install)50 Minuten
- No Rust toolchain installed in container2 Minuten
- Bun not available to run make install1 Minute
- kensaku-daemon binary does not respond to --help (hangs waiting for socket connection)
- Installationszeit
- 68 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 40 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- cargo test --manifest-path src-tauri/Cargo.toml exited 0, 291 passed, 0 failed, 1 golden_set test passed; kensaku-cli --help printed usage; npx tsc --noEmit exited 0
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 525.044
- Genau getesteter Commit
- c2da457a5320
- 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.
tokens used 525,044 Now I have all the data I need. Let me compile the final result. **Summary of what was done:** 1. **System dependencies**: No root access, so I downloaded ~630 `.deb` packages and extracted them… 2. **Rust toolchain**: Installed via rustup (rustc 1.99.1, cargo 1.99.1). 3. **JS dependencies**: `npm install` succeeded (Node 18, though some packages wanted >=20 — warnin… 4. **cargo check** on `src-tauri` passed (0 errors). 5. **291 Rust tests passed**, 0 failed, 14 ignored (benches/manual tests). 6. **CLI binary** `kensaku-cli` built and ran `--help` successfully. 7. **TypeScript type-check** (`npx tsc --noEmit`) passed cleanly. The Tauri desktop app itself could not be launched because `libwebkit2gtk-4.1.so.0` and WebKit help…
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 68 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte kensaku Platz 109 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 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-agentsdesktopdesktop-searchfile-searchfull-text-searchlauncherlocal-firstmcpocropen-sourceprivacyrustsearchsemantic-searchtauriwindows
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/kensaku)Fragen
- Läuft kensaku?
- Ja. kensaku läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 68 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic kensaku getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit c2da457a5320. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von kensaku gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,20 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 kensaku?
- 68 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 kensaku eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von kensaku 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 kensaku im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte kensaku Platz 109 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für kensaku?
- 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.