Original en inglés: https://argusic.com/subject/cloudroom

cloudroom

cloudroom es la plataforma de código abierto para ejecutar 1,000+ agents productivamente.

Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit 63b335db4055

TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, background agents, claude, claude code, claude code cli, cloud agents, cloudroom y codex.

cloudroom funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 7 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

The Rust core (cloudroom v0.1.84) builds from source on Ubuntu 24.04, passes all 49 tests (24 unit + 25 integration), passes clippy with no warnings, is correctly formatted, and the compiled binary reports its version. The desktop GUI (gui/) could not be built because it requires Node 22.19+ and pnpm 9.15.9, but only Node 18.19.1 is available in the container.

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

veredicto
Funciona con mocks
Puntuación Argusic
92 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,31 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
1354
forks
258
issues abiertos
33
observadores
14
tamaño
37 MB
creado
último push

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.

Tiempo perdido en cada fallo al probar cloudroom, a partir de la ejecución registrada
Cada barra es un fallo que el agent registró, con el tiempo que le costó. Sale de esta ejecución y de ningún otro sitio.

Qué salió mal, en palabras del propio agent

Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.

  • runtime integration test harness_commits_drop_ai_co_authors_and_keep_human_ones failed — the Git config-based hook mechanism (hook.<name>.command/hook.<name>.event via GIT_CONFIG_COUNT env vars) is not supported by Git 2.43.0 on Ubuntu 24.04, so the prepare-commit-msg/commit-msg hooks never fired and commit messages were not filtered20 minutos
  • Two observability unit tests failed: private_stderr_rotation_counts_encoded_bytes_and_keeps_two_private_files and api_outage_keeps_local_diagnostics_and_overload_is_visible — both caused by Rust's fs::create_dir creating temp dirs with mode 0o775 (umask 0002), which the write_stderr security check rejects because m.mode() & 0o022 != 012 minutos
Tiempo de instalación
7 minutos
De máquina en frío a terminar
29 minutos
Errores encontrados y corregidos
2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
cargo test --locked --all-targets: 24 unit tests passed, 5 adapter integration tests passed, 3 journal tests passed, 14 runtime integration tests passed, 1 storage test passed, 2 terminal tests passed; cargo fmt --check: no diff; cargo clippy --locked --all-targets -- -D warnings: 0 warnings; binary at ./target/release/cloudroom --version prints 'cloudroom 0.1.84 (63b335db4055)'
Tokens de modelo usados
876.368
Commit exacto probado
63b335db4055
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.

- Core build (release): ~1m 44s
- Core tests + format + clippy: ~3m total
- Total: well under 90 minutes
Now let me produce the final result.
tokens used
876,368
Let me calculate approximate install time:
- Rust installation via rustup: ~9s
- Core build (release): ~1m 44s
- Core tests + format + clippy: ~3m total
- Total: well under 90 minutes
Now let me produce the final result.

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 recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
  • Licencia Apache-2.0, 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.
  • Tardó 7 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
  • 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, cloudroom fue el 57.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.

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 porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona con mocks92,000,31

Temas (de GitHub)

ai-agentsbackground-agentsclaudeclaude-codeclaude-code-clicloud-agentscloudroomcodexcodex-clicoding-agentscursorhermes-agentompopencodepirustself-hosted

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/cloudroom.svg)](https://argusic.com/subject/cloudroom)

Preguntas

¿Funciona cloudroom?
cloudroom funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 7 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic cloudroom?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 63b335db4055. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar cloudroom?
La ejecución que produjo este veredicto costó 0,31 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 cloudroom en instalarse?
7 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita cloudroom una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar cloudroom?
En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
¿Cómo se compara cloudroom con las alternativas?
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, cloudroom fue el 57.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
¿Dónde está la evidencia de cloudroom?
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.

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