Original en inglés: https://argusic.com/subject/awesome-generative-ai-apps
awesome-generative-ai-apps
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Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 8fcaa253fbb8
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai apps, ai image generator, ai saas, ai tools, ai video generator, awesome, awesome list y generative ai.
awesome-generative-ai-apps funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
social-post builds and serves 5/5 routes with HTTP 200 (static pages) or HTTP 401 (auth-required API) using SQLite database and mocked third-party credentials
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- No PostgreSQL available - Prisma used @prisma/adapter-pg with pg driver4 minutos
- Node.js v18.19.1 too old for Prisma v7 (required >=20.19)3 minutos
- Build failed: import PrismaLibSQL not found in @prisma/adapter-libsql (casing)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 15 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm run build exited 0, npx next start served HTTP 200 on / /login /pricing /gallery, /api/creations returned HTTP 401 as expected for unauthenticated requests
- Tokens de modelo usados
- 124.797
- Commit exacto probado
- 8fcaa253fbb8
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
| 2 | No PostgreSQL available in container; Prisma used `@prisma/adapter-pg` + `pg` | Switched sche… | 3 | Build failed: `PrismaLibSQL` export not found (casing mismatch) | Fixed import to `PrismaLibS… | 4 | Environment variables missing | Created `.env` with mock credentials for all third-party serv… **What was verified:** - `npm run build` completes successfully (Prisma generate + Next.js production build, 0 errors) - `npx next start -p 3000` runs and responds: - `/` → HTTP 200 (30,563 bytes, contains expected content: "Social Post", "Generate", "LinkedIn",… - `/login` → HTTP 200 - `/pricing` → HTTP 200 - `/gallery` → HTTP 200 - `/api/creations` → HTTP 401 (correctly requires authentication) **Third-party services:** All mocked. MU_API_KEY is set to a fake value so the AI service falls bac…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 12 minutos.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,06 |
Temas (de GitHub)
ai-appsai-image-generatorai-saasai-toolsai-video-generatorawesomeawesome-listgenerative-aigenerative-ai-appsimage-generationnextjsnextjs-boilerplateopen-sourceopen-source-aisaas-boilerplatesaas-templateseedance2text-to-imagetext-to-videovideo-generation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/awesome-generative-ai-apps)Preguntas
- ¿Funciona awesome-generative-ai-apps?
- awesome-generative-ai-apps funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic awesome-generative-ai-apps?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 8fcaa253fbb8. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar awesome-generative-ai-apps?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda awesome-generative-ai-apps en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita awesome-generative-ai-apps una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar awesome-generative-ai-apps?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de awesome-generative-ai-apps?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.