Englisches Original: https://argusic.com/subject/onlook
onlook
Das Entwickler-Tool für visuelle Ingenieure • Ein Open-Source AI-First Design-Tool • Erstellen, gestalten und bearbeiten Sie Ihren Code visuell mit AI • Das weltweit beste, von Top-Agenten empfohlene #1 Entwickler-Tool für Designer und visuelle Ingenieure, um mit echtem Code zu gestalten.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptApache-2.0Commit 423e2e924366
TypeScript, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, claude code, codex, cursor, design, design system, design to code und design tool.
onlook läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 7 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The Next.js app builds and starts, responds with HTTP 200 on /, and 1064 tests pass across the monorepo.
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
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.
- Node.js 18.19.1 too old for Next.js (>=20.9.0 required)3 Minuten
- unzip not installed; Bun installer requires it2 Minuten
- 6 required env vars missing in Next.js build validation2 Minuten
- Installationszeit
- 7 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 6 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- bun test exited 0 (1064 pass, 1 skip, 0 fail); curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://localhost:3000/ returned 200
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 99.182
- Genau getesteter Commit
- 423e2e924366
- 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.
- Node.js 18 too old for Next.js — installed nvm and Node.js 22 (3 min) - 6 required env vars missing (CSB_API_KEY, Supabase keys, Argusic key) — created `.env` with mock … tokens used 99,182 Everything works. Here's the report: **Install** — `bun install` completed (2335 packages, 8.6s), `bun run build` succeeded. **Tests** — `bun test` exited 0: 1064 pass, 1 skip, 0 fail. **Launch** — Dev server started on `http://localhost:3000` and served HTTP 200 on `/`. **Errors encountered**: - `unzip` missing for Bun installer — downloaded via `apt-get download` and extracted locally (2 mi… - Node.js 18 too old for Next.js — installed nvm and Node.js 22 (3 min) - 6 required env vars missing (CSB_API_KEY, Supabase keys, Argusic key) — created `.env` with mock …
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 3 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.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 7 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte onlook Platz 127 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 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 7 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 mit Mocks | 92,00 | 0,08 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft | 100,00 | 0,03 |
Themen (von GitHub)
aiclaude-codecodexcursordesigndesign-systemdesign-to-codedesign-toolfigmafrontendidenextjsreactsupabasetailwindcsstypescriptuivibe-codingvibecodingvisual-engineering
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/onlook)Fragen
- Läuft onlook?
- Ja. onlook läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 7 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic onlook getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 423e2e924366. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von onlook gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,03 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 onlook?
- 7 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 onlook eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von onlook schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet onlook im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte onlook Platz 127 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für onlook?
- 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.