Original en inglés: https://argusic.com/subject/doorman
doorman
AI & API Gateway - alto rendimiento, límites de uso, ciclo de vida, seguridad y gestión de usuarios.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webRustApache-2.0commit 7dcf39f19f7f
Rust, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai management, api, api gateway, api management, artificial intelligence, cloud y graphql.
doorman funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 25 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
A fresh checkout now builds (cargo fmt/clippy clean, 55/55 Rust tests pass, Next.js production build succeeds) and runs: the Rust gateway served liveness 200, authenticated admin login 200, API/endpoint/subscription 201/201/200, and proxied a real REST request 200 through a local mock, with the Next.js dashboard answering /login 200.
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.
- Pinned python-parity-reference git ref pointed to HEAD instead of pinned commit 10699820, so scripts/check_parity_reference.py failed13 minutos
- Rust 1.88 toolchain missing in container; Node 18 instead of required Node 226 minutos
- Docker unavailable in container; make local-e2e and external-storage suite gate on a Docker daemon and cannot run here6 minutos
- Tiempo de instalación
- 25 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 28 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl http://127.0.0.1:3001/platform/monitor/liveness returned 200 '{"status":"alive"}'; authenticated curl http://127.0.0.1:3001/api/rest/live/v1/get?x=1 returned 200 '{"url": "/get?x=1", "method": "GET", "ok": true}' through the local mock; scripts/preflight.sh PASS=6 WARN=1 FAIL=0; curl http://127.0.0.1:3000/login returned 200 with <title>Doorman, API + AI Gateway</title>; cargo test --locked 55 passed 0 failed; npm run build succeeded; live REST proxy still 200 after gateway ran 44s
- Tokens de modelo usados
- 1.940.495
- Commit exacto probado
- 7dcf39f19f7f
- 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.
exec /bin/sh -lc 'date -u +%H:%M:%S; echo "— final evidence recap (all observed this session) —"; echo "… succeeded in 0ms: 10:44:26 — final evidence recap (all observed this session) — install: rustup 1.88.0 + clippy/rustfmt, node 22.23.4/npm 10.9.9 (no root) rust: fmt OK; clippy -D warnings clean; cargo test 55 passed/0 failed (4 suites) web: npm ci ok; next build ok (77 routes) python: 5 harness suites pass (2+2+4+4+4) + parity ref + 600-ledger live: liveness 200, readiness 200, login 200, metrics 200, /platform/api 201, endpoint 201, subscri… tokens used 1,940,495
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 3 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 25 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 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 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, doorman fue el 205.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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 por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,41 |
Temas (de GitHub)
aiai-managementapiapi-gatewayapi-managementartificial-intelligencecloudgraphqlgrpcmicroservicerestrustsoapuser-managementwebsocket
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/doorman)Preguntas
- ¿Funciona doorman?
- doorman funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 25 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic doorman?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7dcf39f19f7f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar doorman?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,41 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 doorman en instalarse?
- 25 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita doorman una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar doorman?
- 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.
- ¿Cómo se compara doorman con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, doorman fue el 205.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de doorman?
- 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.