Original en inglés: https://argusic.com/subject/broccoli
broccoli
Broccoli convierte tickets de Linear en PRs enviados: con tecnología de Claude y Codex, ejecutándose en tus propios contenedores de Google Cloud o Blaxel.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 6cad3b91b3bd
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, ai coding assistant, anthropic, autonomous agents, blaxel, claude, claude code y code review.
broccoli funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,3 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Python 3.12 project installs via uv sync --dev, ruff check passes, pytest passes 156/171 offline (15 skipped need PG), FastAPI app serves healthz 200 and processes webhooks against a live Postgres 16 with all migrations applied.
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 100 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.
- 14 integration tests fail when run against real Postgres because test code uses row[0] (list-style) while Database.connect sets dict_row. Pre-existing bug, not introduced by setup.
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 42 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl http://127.0.0.1:8089/healthz returned 200; signed Linear webhook POST returned 503 (expected: runner_launch_failed because Cloud Run is not available) and created job + delivery rows in Postgres
- Tokens de modelo usados
- 4.940.148
- Commit exacto probado
- 6cad3b91b3bd
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- App launched: `uv run uvicorn app.main:app` → `/healthz` returned `200` with `{"status":"ok","mod…
- With a standalone Postgres 16 (extracted from apt `.deb`, no root) + mocked GitHub/Linear/Cloud-R…
**Errors found and fixed**
- No `uv` in image — installed via pip.
- PEP 668 pip restriction — used `--break-system-packages`.
- No Postgres — extracted `postgresql-16` + `libpq5` + `postgresql-client-16` `.deb`s into `/tmp/pg…
- README's `uv run python -m app.operator migrate` loads `.env` correctly in the shell by design (`…
**Pre-existing issue (not introduced by me)**
- 14 of the 15 DB-backed tests fail when actually run against the Postgres I stood up, because the …
**Final line**
```
```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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 0,3 minutos, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, broccoli fue el 9.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0,3 minutos después del clon.
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
Temas (de GitHub)
ai-agentsai-coding-assistantanthropicautonomous-agentsblaxelclaudeclaude-codecode-reviewcodexdevops-automationgithub-botgoogle-cloud-runlinearopenai-codexpull-request
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/broccoli)Preguntas
- ¿Funciona broccoli?
- Sí. broccoli funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic broccoli?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 6cad3b91b3bd. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar broccoli?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 1,00 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 broccoli en instalarse?
- 0,3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita broccoli una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar broccoli?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara broccoli con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, broccoli fue el 9.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de broccoli?
- 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.