Englisches Original: https://argusic.com/subject/plandex
plandex
Open-Source-AI-Coding-Agent. Entwickelt für große Projekte und reale Aufgaben.
LäuftQuelle: GitHubHomepageGoMITCommit e2d772072efa
Go, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, ai agents, ai developer tools, ai tools, cli, command line, developer tools und git.
plandex läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 30 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.
Plandex server starts on port 8099, connects to local PostgreSQL, runs migrations, responds 200 on /health, and all unit tests pass.
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 98,7 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.
- PostgreSQL not installed5 Minuten
- uuid-ossp extension dependencies missing5 Minuten
- Go not installed3 Minuten
- Python modules uvicorn/fastapi missing2 Minuten
- Migration dirty state after first uuid-ossp failure1 Minute
- Installationszeit
- 30 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 30 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- go test -count=1 ./syntax/ ./types/ ./utils/ ./model/parse/ ./model/plan/ returned PASS for all; curl http://localhost:8099/health returned 200 HTTP status
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 181.437
- Genau getesteter Commit
- e2d772072efa
- 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
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.
tokens used 181,437 Argusic complete. Here is the report: **Install & build**: CLI downloaded from GitHub releases (v2.2.1) to `~/.local/bin`. Server and CLI… **Errors encountered and fixed**: - No Go in container → installed Go 1.23.3 amd64 tarball - No PostgreSQL → built PG 14.13 from source into `~/pg/` - Missing `uvicorn` and `fastapi` → installed via `pip3 install --break-system-packages` - Migration required `uuid-ossp` PostgreSQL extension (depends on system `libuuid`/`ossp-uuid` not … - First migration attempt left dirty state → dropped and recreated the database **Server**: Started on port 8099, connected to PostgreSQL, ran all migrations, registered routes. H… **Tests**: All 5 server test packages passed — `syntax/`, `types/`, `utils/`, `model/parse/`, `mode…
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 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.
- 3-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 30 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 plandex Platz 214 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.
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
Themen (von GitHub)
aiai-agentsai-developer-toolsai-toolsclicommand-linedeveloper-toolsgitgolanggpt-4llmopenaipolyglot-programmingterminalterminal-basedterminal-ui
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/plandex)Fragen
- Läuft plandex?
- Ja. plandex läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 30 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic plandex getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit e2d772072efa. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von plandex 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 plandex?
- 30 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 plandex eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von plandex 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 plandex im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte plandex Platz 214 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für plandex?
- 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.