Englisches Original: https://argusic.com/subject/sleepless-agent
sleepless-agent
Ein 24/7-AI-Agent, der die Nutzung von Claude Code Pro über Slack maximiert. Verarbeitet Aufgaben automatisch, verwaltet isolierte Workspaces, erstellt Git-Commits/PRs und optimiert die Nutzungsschwellen für Tag und Nacht.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit dbeb1c28699b
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agent, anthropic, automation, autonomous agents, claude, claude code, daemon und git automation.
sleepless-agent läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 51 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.
Installed and built cleanly in venv; all CLI commands (think/check/report/cancel/trash) work; sle daemon runs the full Slack-mode loop (socket-mode broker, /check success 200, mock task execution COMPLETE) against local mocks; real Anthropic/Slack credentials still needed for genuine end-to-end operation.
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.
- daemon hard-requires SLACK_BOT_TOKEN/SLACK_APP_TOKEN despite README promising CLI-only mode (RuntimeError in SleeplessAgent.__init__)20 Minuten
- no Anthropic credentials available; real API rejects fake keys with 40115 Minuten
- claude CLI missing on PATH and npm global install needs root (EACCES)3 Minuten
- Installationszeit
- 51 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 53 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- sle check rc=0 (dashboard HEALTHY); ClaudeCodeExecutor.execute_task rc 0, EVAL COMPLETE; sle daemon logged 'Slack bot started and listening for events', handled WS /check + message, 'send_response: success status=200', stayed up under timeout; claude -p returned 'ACK say hi' via mock; pip install -e . succeeded
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 3.253.007
- Genau getesteter Commit
- dbeb1c28699b
- 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
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…
tokens used
3,253,007
All verification is complete and recorded. Here is my final summary and the required result line.
**What happened (all observed)**
- Standard install: `pip install -e .` in a fresh venv built the package and installed cleanly; `sl…
- Real `claude` binary is absent from the container, and `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`…
- With no Anthropic credentials (`Not logged in` / real API returns 401 for fake keys), I stood up …
- Verified end to end: `claude -p` returned `ACK say hi`; `ClaudeCodeExecutor.execute_task` returne…
- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…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 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
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 51 Minuten, langsamer als der Median der 69 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 70 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte sleepless-agent Platz 70 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 43 von 70 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 | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,72 |
Themen (von GitHub)
ai-agentanthropicautomationautonomous-agentsclaudeclaude-codedaemongit-automationpythonslackslack-botsqlitetask-automationworkflow-automationworkspace-management
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/sleepless-agent)Fragen
- Läuft sleepless-agent?
- sleepless-agent läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 51 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic sleepless-agent getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit dbeb1c28699b. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von sleepless-agent gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,72 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 sleepless-agent?
- 51 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 sleepless-agent eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von sleepless-agent 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 sleepless-agent im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 70 Projekten im Bereich ai-agent, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte sleepless-agent Platz 70 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 43 von 70 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für sleepless-agent?
- 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.