Englisches Original: https://argusic.com/subject/zhikuncode
zhikuncode
Codex/Claude Code/Cursor als Open-Source-Erweiterung: komplexe Langzeitaufgaben mit einem Satz (Bildung, Programmierung, Büro, Alltag, Unterhaltung, Spiele). Bereitstellung auf Ihrem Server; Team programmiert im Browser, auch per Handy. Doppelter Einstieg: CLI & Web UI, Multi-Agent-Kollaboration, direkte Verbindung zu Qwen/DeepSeek und weiteren chinesischen KI-Modellen. Skills, Plugins, sitzungsübergreifende Speicherung, 8-stufige Sicherheits-Sandbox, Daten bleiben auf Ihrem Gerät. Docker-Ein-Klick-Bereitstellung, MIT Open Source, ohne Bindung.
LäuftQuelle: GitHubHomepageJavaMITCommit 0d39e2ddb966
Java, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai coding assistant, chinese llm, docker, llm, multi agent, open source, self hosted und web ui.
zhikuncode läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 21 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Python FastAPI service runs on port 8000 with health endpoint OK; Java Spring Boot backend runs on port 8080 with actuator health status UP and SQLite global+project databases operational; React frontend builds cleanly with 207/223 tests passing; all three tiers (Python 105/107, Java 2392/2454, React 207/223) pass their test suites.
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.
- jsdom@29 requires Node >=20 (container has 18); ESM-only @exodus/bytes cannot be require()d3 Minuten
- No JDK 21 available in container (no root)3 Minuten
- Missing Python dependency: jsonpath-ng1 Minute
- Log4j2 could not create /work/log directory (relative path ../log resolved outside repo)
- Installationszeit
- 21 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 18 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Python: curl http://127.0.0.1:8000/api/health returned 200 with status=ok and version=1.15.0; Backend: curl http://localhost:8080/actuator/health returned 200 with status=UP and SQLite databases healthy; Backend unit tests: 2392 passed 0 failed 62 skipped BUILD SUCCESS; Frontend unit tests: 207 passed 16 skipped; Frontend build: npm run build produced dist/index.html; Python unit tests: 105 passed 2 skipped
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 90.851
- Genau getesteter Commit
- 0d39e2ddb966
- 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 90,851 Here's a summary of what was done: ## Errors encountered and fixes 1. **Missing Python dep `jsonpath-ng`**: `src/routers/http_api.py` imports it but it wasn't in `pyp… 2. **jsdom@29 ESM incompatibility with Node 18**: The pinned `jsdom@29` depends on `@exodus/bytes` … 3. **No JDK 21 in container**: No `sudo` access to install packages. Fixed by downloading Adoptium … 4. **Log4j2 `LOG_DIR=../log` resolves outside `/work/repo`**: The relative path `../log` resolves t… ## What works - **Python service** (port 8000): `curl /api/health` → `200`, `status=ok`, `version=1.15.0`. Tests:… - **Java backend** (port 8080): `curl /actuator/health` → `200`, `status=UP` with SQLite global+pro… - **React frontend**: Tests **207 passed, 16 skipped**. Production build creates `dist/index.html`.
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 4 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.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 21 Minuten, langsamer als der Median der 7 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 8 Projekten im Bereich ai-coding-assistant, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte zhikuncode Platz 6 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 8 von 8 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)
ai-coding-assistantchinese-llmdockerllmmulti-agentopen-sourceself-hostedweb-ui
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/zhikuncode)Fragen
- Läuft zhikuncode?
- Ja. zhikuncode läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 21 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic zhikuncode getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 0d39e2ddb966. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von zhikuncode gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 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 zhikuncode?
- 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 zhikuncode eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von zhikuncode schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 4 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet zhikuncode im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 8 Projekten im Bereich ai-coding-assistant, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte zhikuncode Platz 6 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 8 von 8 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für zhikuncode?
- Alle 2 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.