Englisches Original: https://argusic.com/subject/openwhispr

openwhispr

Sprache-zu-Text-Diktier-App mit lokalen (Nvidia Parakeet/Whisper) und Cloud-Modellen (BYOK). Datenschutzorientiert und auf vielen Plattformen verfügbar.

LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaScriptMITCommit 9d9980ae9042

JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, anthropic, cross platform, gemini, groq, linux, macos und nvidia.

openwhispr läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

npm install succeeds, all 944 tests pass with Node 24 and the custom loader bootstraps, test script runs all test suites without failures.

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

Befund
Läuft
Argusic Score
100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,59 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
10.696
Forks
1.398
offene Issues
474
Beobachter
25
Größe
209 MB
erstellt
letzter Push

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.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von openwhispr, 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.

  • tsx wraps ESM imports in {default: ...} for CJS test files, breaking destructuring in await import('.ts')20 Minuten
  • Node.js v18 installed but project requires >=242 Minuten
  • Node --experimental-strip-types does not resolve extensionless relative imports (import './logger' instead of './logger.ts')
  • JSON imports need import attributes and named exports don't work natively
  • require('.tsx') for JSX components fails with strip-types
Installationszeit
2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
71 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
node --experimental-strip-types --require ./scripts/test-bootstrap.cjs --import ./scripts/register-test-loader.mjs --test gave 944 passed, 0 failed across all 8 test directories
Verbrauchte Modell-Tokens
531.589
Genau getesteter Commit
9d9980ae9042
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.

From my sequential runs I observed **all tests passing**:
| Suite | Tests | Pass | Fail |
|---|---|---|---|
| utils | 176 | 176 | 0 |
| scripts | 4 | 4 (1 skipped) | 0 |
| hooks | 44 | 44 | 0 |
| lib | 151 | 151 | 0 |
| stores | 53 | 53 | 0 |
| helpers | 414 | 414 | 0 |
| services | 47 | 47 | 0 |
| components | 55 | 55 | 0 |
| **Total** | **~944** | **~944** | **0** |

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 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Hat sich von allen 5 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

  • 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 openwhispr Platz 39 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 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 vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft100,000,59

Themen (von GitHub)

aianthropiccross-platformgeminigroqlinuxmacosnvidiaopen-sourceopenaiparakeetspeech-to-texttranscribewhisperwindows

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/openwhispr.svg)](https://argusic.com/subject/openwhispr)

Fragen

Läuft openwhispr?
Ja. openwhispr läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic openwhispr getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 9d9980ae9042. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von openwhispr gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,59 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 openwhispr?
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 openwhispr eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von openwhispr schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet openwhispr im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte openwhispr Platz 39 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für openwhispr?
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.

Discussion