Englisches Original: https://argusic.com/subject/minima
minima
Lokales konversationelles RAG mit konfigurierbaren Containern
Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMPL-2.0Commit e6cc03f38be4
Python, Lizenz MPL-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, claude, custom gpts, docker, docker compose, huggingface, langchain und mcp.
minima läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 37 Minuten installiert und ist auf 8 Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Chat frontend builds and test passes, Electron app launches on Xvfb, MCP server responds to MCP initialize/tools/list protocol, indexer Python module passes standalone embedding, indexing, search, user-isolation, and removal tests with in-memory Qdrant; full Docker stack (Qdrant, Ollama) not available in container so end-to-end query pipeline cannot execute.
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 87 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.
- Indexer search via API returns empty with in-memory Qdrant5 Minuten
- sentence-transformers import fails: numpy/scipy version conflict3 Minuten
- LangChain version conflicts between packages3 Minuten
- Chat test failed: scrollIntoView not in jsdom2 Minuten
- Electron SUID sandbox not configured correctly - needs --no-sandbox flag1 Minute
- Chat test failed: placeholder text mismatch1 Minute
- Installationszeit
- 37 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 37 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 8 aufgetreten, 6 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- npm test for chat: 1 passed/1 total; MCP server initialize + tools/list responded via JSON-RPC; Indexer standalone test: embedding size=384, indexing status='indexed', search return content with links set(), user isolation confirmed, remove confirmed; Electron launches on Xvfb; Chat dev server returns HTTP 200; Chat build produces 664KB JS bundle
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 250.737
- Genau getesteter Commit
- e6cc03f38be4
- 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.
- **Indexer (Python)**: All deps installed (with dep-version adjustments), standalone test passes: … - **Indexer API**: Starts and serves HTTP on port 8001, accepts `/query`, `/files`, `/files/stats` … - **LLM backend**: Deps installed (requires Qdrant+Ollama containers for full runtime). - **Linker backend**: Deps installed (requires Firebase credentials for full runtime). **Issues fixed**: - Chat test: jsdom missing `scrollIntoView` (polyfilled in setupTests.js); test matcher mismatch (u… - scipy/numpy version conflict with sentence-transformers (pinned scipy<1.13, numpy<2). - LangChain dependency version conflicts (resolved by installing compatible set). **Unfixable gaps** (no root, no Docker): - Qdrant, Ollama containers cannot run → indexer search via API cli returns empty due to in-memory … - System packages cannot be installed. - Firebase-dependent linker cannot operate without credentials.
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 MPL-2.0, 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.
- Die Installation dauerte 37 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Ist bei der Einrichtung auf 8 Fehler gestoßen, davon 2 nicht gelöst.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte minima Platz 221 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 | 1/3 | Läuft mit Mocks | 87,00 | 0,19 |
Themen (von GitHub)
aiclaudecustom-gptsdockerdocker-composehuggingfacelangchainmcpmodel-context-protocolollamaqdrantsentence-transformers
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/minima)Fragen
- Läuft minima?
- minima läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 37 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 8 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic minima getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit e6cc03f38be4. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von minima gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,19 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 minima?
- 37 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 minima eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von minima schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 8 Dinge kaputt, und 6 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet minima im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte minima Platz 221 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für minima?
- 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.