Ja. little-coder läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic little-coder getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit a9e467f2be43. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von little-coder gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 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 little-coder?

2 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 little-coder eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von little-coder schief?

Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.

Wo ist der Nachweis für little-coder?

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.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/little-coder

little-coder

Ein für kleinere LLMs optimierter Harness

LäuftQuelle: GitHub HomepageTypeScriptApache-2.0Commit a9e467f2be43

TypeScript, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai coding assistant, aider polygot, benchmark, code generation, coding agent, coding agents, local llm und ollama.

little-coder läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

little-coder v1.19.0 installs and runs: npm install succeeds (182 packages), all 715 vitest tests pass, 4/4 pytest RPC client tests pass, TypeScript typechecks cleanly, the CLI launcher starts pi and lists available models correctly
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 96 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft
Argusic Score: 96 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,02 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 2
zuletzt getestet: 2026-09-18
Sterne: 2.716
Forks: 187
offene Issues: 11
Beobachter: 11
Größe: 2 MB
erstellt: 2026-04-11
letzter Push: 2026-09-18

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. 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.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von little-coder, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

Node.js v18.19.1 is below the required >=22.19.01 Minute
Playwright browser binaries missing (3 vitest integration tests failed)1 Minute

Installationszeit: 2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 4 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: vitest run exited 0 with 715 tests passed (52/55 test files, 3 skipped); pytest test_rpc_client.py passed 4/4; tsc --noEmit clean; little-coder --help and --list-models and --version all produce correct output
Verbrauchte Modell-Tokens: 42.271
Genau getesteter Commit: a9e467f2be43
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.

Now let me verify the `--version` flag works too
exec
/bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && '"\\. \""'$NVM_DIR/nvm.sh"
cd /work/repo
node bin/little-coder.mjs --version 2>&1' in /work/repo
 succeeded in 358ms:
0.83.0
All good. Here's the summary:
tokens used
42,271
All good. Here's the summary:

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.
In 2 Minuten installiert, schneller als der Median der 7 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Hat sich von allen 2 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 Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Von den 8 Projekten im Bereich ai-coding-assistant, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte little-coder Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 8 von 8 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 2 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

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	2/3	Läuft	100,00	0,02	2026-09-18 01:20 UTC
Argusic Runner	1/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,03	2026-09-05 01:07 UTC

Themen (von GitHub)

ai-coding-assistant aider-polygot benchmark code-generation coding-agent coding-agents local-llm ollama qwen small-language-models terminal-bench tool-use

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/little-coder.svg)](https://argusic.com/subject/little-coder)

Fragen

Läuft little-coder?: Ja. little-coder läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic little-coder getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit a9e467f2be43. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von little-coder gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 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 little-coder?: 2 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 little-coder eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von little-coder schief?: Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 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 little-coder im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 8 Projekten im Bereich ai-coding-assistant, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte little-coder Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 8 von 8 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für little-coder?: 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.