Englisches Original: https://argusic.com/subject/ods
ODS
ODS V3 Pre-Release: Öffentliche Tests und Verfeinerung vor dem offiziellen V3-Start. Verwandeln Sie Ihren PC, Mac oder Linux-Rechner in einen privaten KI-Server.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 6ff9b4fc5190
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, amd, comfyui, docker, llama cpp, llm, local ai und n8n.
ODS läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 48 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.
Project builds correctly, all 418 bats tests, 14/14 smoke tests (after ai_err fix), ~300 shell/Python contract tests, and the vite frontend build pass. The Docker runtime install cannot complete in this environment, but the dry-run installer, CLI (-v2.6.0), all standalone test suites, and the frontend are functional.
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 92 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.
- ai_err function called in 07-devtools.sh:189 but does not exist; the UI library defines ai_bad instead2 Minuten
- Docker not available in container; full install requires Docker
- disk-space-preflight test fails because rsync is not installed
- CPU-only-path test fails because resolve-compose-stack.sh needs Docker
- Installationszeit
- 48 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 15 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- cd /work/repo/ods && bash tests/run-bats.sh (418/418 passed); make test with ODSPATH and PATH overrides (all contract suites passed); PATH=/tmp/ods-venv/bin:$PATH python3 tests/contracts/test-network-exposure-contracts.py (10/10 passed); bash tests/smoke/installer-env-smoke.sh (14/14 passed after fix); bash tests/test-validate-env.sh (45/45 passed); bash tests/test-mode-switch-status.sh (20/20 passed); installer frontend: npx vite build in installer/ (built successfully)
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 170.586
- Genau getesteter Commit
- 6ff9b4fc5190
- 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
Sitzung ansehen
Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.
Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am . Der obige Befund stammt aus einem anderen Versuch, betrachten Sie dies daher als eine einzelne Sitzung und nicht als das aktuelle Ergebnis. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
/bin/sh -lc "cd /work/repo/ods && grep -n \"ai_bad\\|ai_err\" installers/phases/07-devtools.sh && e… succeeded in 4729ms: Results: 14 passed, 0 failed / 14 total Now I have all the data. Here's my final assessment: **Install:** The project installs via shell scripts that deploy Docker containers. Docker is not av… **Verification:** I ran the project's standalone test suites — 418 bats tests (all passed), ~30 she… 2026-09-24T04:31:01.253385Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d… tokens used 170,586 Now I have all the data. Here's my final assessment: **Install:** The project installs via shell scripts that deploy Docker containers. Docker is not av… **Verification:** I ran the project's standalone test suites — 418 bats tests (all passed), ~30 she…
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 sich von allen 4 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 3-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 48 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ODS Platz 103 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 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 | 3/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,11 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,22 |
Themen (von GitHub)
ai-agentsamdcomfyuidockerllama-cppllmlocal-ain8nnvidiaopen-webuiragself-hostedspeech-to-textstrix-halotext-to-speechworkflow-automation
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ods)Fragen
- Läuft ODS?
- ODS läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 48 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ODS getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 6ff9b4fc5190. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ODS gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,11 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 ODS?
- 48 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 ODS eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ODS 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 ODS im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ODS Platz 103 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ODS?
- Alle 3 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.