Englisches Original: https://argusic.com/subject/thinkwatch-lite

ThinkWatch-Lite

Lokales Gateway für Claude Code, Codex und andere AI-Clients unter macOS, Windows und Linux: Upstreams wechseln, ohne die Clients anzufassen, API-Keys von Relays fernhalten, bösartige Tool-Aufrufe unterbinden, jede Anfrage nachverfolgen.

LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit d1742e99091f

TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai gateway, anthropic, claude code, codex, cost monitoring, cost tracking, cross platform und linux.

ThinkWatch-Lite läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 21 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.

Frontend builds successfully (vite), vitest suite passes 611/611 tests, Rust crate tw-adopt passes 67/67 tests, Rust crate tw-scan passes 35/35 tests; the main Tauri desktop binary is blocked by missing glib2/gtk3/webkit2gtk development packages that cannot be installed without root

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
0,05 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
607
Forks
8
offene Issues
1
Beobachter
0
Größe
40 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 ThinkWatch-Lite, 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.

  • pnpm v11.13.0 is a broken release and cannot be installed2 Minuten
  • @tailwindcss/oxide native binding missing after pnpm install2 Minuten
  • npm EACCES permission denied installing global pnpm1 Minute
  • Node.js v18.19.1 too old for Vite 7 (needs 20.19+)1 Minute
  • Rust main crate requires system dev packages (glib2, gtk3, webkit2gtk, libsoup) not available without root
Installationszeit
21 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
8 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
pnpm test exited 0, 611 passed across 68 files; cargo test -p tw-adopt passed 67/67; cargo test -p tw-scan passed 35/35
Verbrauchte Modell-Tokens
175.060
Genau getesteter Commit
d1742e99091f
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 Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. 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.

- **Rust crate `tw-adopt` tests** — 67 passed (0 failed)
- **Rust crate `tw-scan` tests** — 35 passed (0 failed)
- **Main Tauri crate (`thinkwatch-lite`)** — cannot compile. Requires system packages `libglib2.0-d…
## Key errors encountered
| Error | Fix |
|---|---|
| `[email protected]` is a broken release | Ran `pnpm self-update latest` → upgraded to 12.11.2 |
| npm EACCES installing global pnpm | Used `curl -fsSL https://get.pnpm.io/install.sh \| bash` stan…
| Node.js v18 too old for Vite 7 | Downloaded and used Node.js v22.14.0 from `/tmp/` |
| `@tailwindcss/oxide` native binding missing | Deleted `node_modules` and re-ran `pnpm install` |
| `glib-sys`, `gobject-sys`, `gio-sys` build failures | System dev packages (e `libglib2.0-dev`, `l…
## Final state

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.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Die Installation dauerte 21 Minuten, langsamer als der Median der 22 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ThinkWatch-Lite Platz 17 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 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

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft100,000,05

Themen (von GitHub)

ai-gatewayanthropicclaude-codecodexcost-monitoringcost-trackingcross-platformlinuxllm-costllm-gatewayllm-observabilityllm-proxyllm-usagemacosopenaisecret-redactionsystem-traytoken-usageusage-trackingwindows

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/ThinkWatch-Lite.svg)](https://argusic.com/subject/thinkwatch-lite)

Fragen

Läuft ThinkWatch-Lite?
Ja. ThinkWatch-Lite läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 21 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic ThinkWatch-Lite getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit d1742e99091f. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von ThinkWatch-Lite gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,05 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 ThinkWatch-Lite?
21 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 ThinkWatch-Lite eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von ThinkWatch-Lite 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 ThinkWatch-Lite im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ThinkWatch-Lite Platz 17 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für ThinkWatch-Lite?
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.

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