Englisches Original: https://argusic.com/subject/pstack-claude
pstack-claude
Versionen von Poteto's pstack für Claude Code, Codex, Copilot, Pi, OpenCode, Muse, Gemini und Prime Agent. Strenge Agent-Workflows mit Cursor-Grundbausteinen, übersetzt für andere Harnesses.
LäuftQuelle: GitHubJavaScriptMITCommit c02fd4922b25
JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent plugin, agent skills, agentic ai, anthropic, chatgpt, claude, claude code und claude code skills.
pstack-claude läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 12 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
pstack v0.9.45 installs cleanly: bun tools/generate.mjs passes all 16 validation checks, bun test passes 227/227 tests, markdownlint passes on 165 files with 0 errors, the skills CLI installs all 54 skills and diff matches the source tree byte-for-byte, the vendored scripts compile cleanly, and the working tree is unmodified
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
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.
- bun not available on system (requires unzip for shell installer)2 Minuten
- [email protected] CLI requires Node >= 22.20.0 but system has Node 181 Minute
- Installationszeit
- 12 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 3 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- bun test tests/ exited 0, 227 pass, 0 fail, 866 expect() calls across 15 test files; markdownlint-cli2 on 165 files reported 0 errors; skills-add installed all 54 skills and diff -qr confirmed identical copy; generator reports all 16 checks ok; git diff --exit-code is clean
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 60.429
- Genau getesteter Commit
- c02fd4922b25
- 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.
*.swp *.swo # Editor and per-user Claude Code state .vscode/ *.code-workspace .claude/settings.local.json # bun deps for the vendored poteto-mode scripts (bootstrap.ts installs them on first run) plugins/pstack/skills/poteto-mode/scripts/node_modules/ All checks pass. Let me compile the result. tokens used 60,429 All checks pass. Let me compile the result.
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 2 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
- Die Installation dauerte 12 Minuten, langsamer als der Median der 106 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte pstack-claude Platz 90 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 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)
agent-pluginagent-skillsagentic-aianthropicchatgptclaudeclaude-codeclaude-code-skillsclaude-pluginclaude-skillscode-reviewcodexcodex-clicodex-plugincodex-skillscoding-agentgemini-climuse-pluginopencodepstack
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/pstack-claude)Fragen
- Läuft pstack-claude?
- Ja. pstack-claude läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 12 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic pstack-claude getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit c02fd4922b25. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von pstack-claude 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 pstack-claude?
- 12 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 pstack-claude eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von pstack-claude schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet pstack-claude im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte pstack-claude Platz 90 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für pstack-claude?
- 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.