Original en inglés: https://argusic.com/subject/crew44
crew44
Orquesta un equipo de agentes AI especialistas en un espacio de trabajo centrado en lo local. Cada rol en su mejor modelo, con memoria y skills que se acumulan. Gratis, MIT.
Funcionafuente: GitHubsitio webGoMITcommit cfcf1e74d9a2
Go, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, claude code, codex, coding agent, developer tools, eletron, gemini y local first.
crew44 funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 7 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Daemon builds and serves health endpoint at 127.0.0.1:8080; all 16 Go test packages and all 341 frontend vitest tests pass with Node 22.23.4 and Go 1.26.1.
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.
- Node 18.19.1 too old (needs >=20.19.0 for jsdom/html-encoding-sniffer CJS/ESM compat); also Go missing3 minutos
- Tiempo de instalación
- 7 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- go test ./... -> 16/16 packages ok; vitest run -> 21 files, 341 tests passed; daemon boot -> curl /health returned HTTP 200 {"status":"ok"}
- Tokens de modelo usados
- 239.848
- Commit exacto probado
- cfcf1e74d9a2
- 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.
5. **Ran vitest frontend tests** — 21 test files, 341 tests passed (after upgrading Node to 22.23.4…
6. **Launched the daemon** — health endpoint returned `{"status":"ok"}` HTTP 200.
tokens used
239,848
Now I have a complete picture. Let me finalize.
**Summary of what I did:**
1. **Installed prerequisites**: Go 1.26.1 was missing, Node 18.19.1 was too old (needs 20+). Instal…
2. **Ran `npm install`** — succeeded with 1307 packages.
3. **Built the Go daemon** — `go build` succeeded.
4. **Ran Go tests** — all 16 packages passed (cached after initial run, all `ok`).
5. **Ran vitest frontend tests** — 21 test files, 341 tests passed (after upgrading Node to 22.23.4…
6. **Launched the daemon** — health endpoint returned `{"status":"ok"}` HTTP 200.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 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
- 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, crew44 fue el 57.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 7 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-agentsclaude-codecodexcoding-agentdeveloper-toolseletrongeminilocal-firstmulti-agentorchestration
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/crew44)Preguntas
- ¿Funciona crew44?
- Sí. crew44 funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 7 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic crew44?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit cfcf1e74d9a2. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar crew44?
- 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 crew44 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 crew44 una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar crew44?
- 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 crew44 con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, crew44 fue el 57.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de crew44?
- 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.