Englisches Original: https://argusic.com/subject/workbuddy2api-hub

workbuddy2api-hub

WorkBuddy ist ein internationaler und nationaler Multi-Account-Reverse-Proxy-Gateway, der Codex / Claude Code / DSH und Standard-OpenAI-Clients via API unterstützt.

LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit fa787e828e1a

Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: api gateway, claude code, codebuddy, codex, deepseek, openai api, reverse proxy und tencent.

workbuddy2api-hub läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 0 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

Server starts on any port, serves dashboard at / (HTTP 200), health at /health returning JSON, and /v1/models listing 16 models. All 20 bundled test suites 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 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft
Argusic Score
100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,01 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
3.513
Forks
852
offene Issues
22
Beobachter
4
Größe
12 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.

Installationszeit
unter einer Minute
Von der kalten Maschine bis zum Ende
2 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
python3 tests/run_all.py exited 0, 20 passed 0 failed 0 skipped; server on 18790 returned HTTP 200 for dashboard, health endpoint returned JSON {ok:true}, /v1/models returned 16 models
Verbrauchte Modell-Tokens
63.347
Genau getesteter Commit
fa787e828e1a
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.

echo \"=== Health ===\"
curl -s http://127.0.0.1:18790/health 2>&1
echo \"\"
echo \"=== Models endpoint ===\"
curl -s http://127.0.0.1:18790/v1/models 2>&1 | python3 -c \"import sys,json; d=json.load(sys.stdin…
kill %1 2>/dev/null; wait 2>/dev/null
echo \"=== done ===\"" in /work/repo
2026-10-11T19:17:31.207135Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a12…
2026-10-11T19:17:31.207168Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a12…
2026-10-11T19:17:31.207186Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a12…
tokens used
63,347

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 0 Minuten installiert, schneller als der Median der 31 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
  • 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 32 Projekten im Bereich api-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte workbuddy2api-hub Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 21 von 32 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 0 Minuten nach dem Klonen.
  • Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.

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 Runner1/3Läuft100,000,01

Themen (von GitHub)

api-gatewayclaude-codecodebuddycodexdeepseekopenai-apireverse-proxytencentvibe-codingworkbuddyworkbuddy2api

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/workbuddy2api-hub.svg)](https://argusic.com/subject/workbuddy2api-hub)

Fragen

Läuft workbuddy2api-hub?
Ja. workbuddy2api-hub läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 0 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic workbuddy2api-hub getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit fa787e828e1a. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von workbuddy2api-hub gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,01 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 workbuddy2api-hub?
0 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 workbuddy2api-hub eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von workbuddy2api-hub schief?
Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wie schneidet workbuddy2api-hub im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 32 Projekten im Bereich api-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte workbuddy2api-hub Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 21 von 32 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für workbuddy2api-hub?
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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