Original en inglés: https://argusic.com/subject/ecc
ECC
El sistema de optimización de rendimiento del agent harness. Skills, instintos, memoria, seguridad y desarrollo que prioriza la investigación para Claude Code, Codex, Opencode, Cursor y más allá.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit e482e579415f
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, anthropic, claude, claude code, developer tools, llm, mcp y productivity.
ECC funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 1 minuto y encontró 2 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
npm install completed, all 10 CI validators pass, 4876 of 4906 tests pass; the only fix applied was guarding plan.adapter access in codex-user-config.js and ownership-guard.js to prevent TypeError when tests call applyInstallPlan without an adapter field
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 85 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.
- 1 test failure in install-apply.test.js: isCodexUserConfig accessed plan.adapter.id when adapter was undefined5 minutos
- 30 pre-existing test failures across 8 test files not caused by our changes
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 42 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm install exited 0; all 10 CI validators passed (unicode-safety, agents, commands, rules, skills, hooks, schema-keys, install-manifests, personal-paths, catalog, command-registry); test suite ran via node tests/run-all.js: 4876 passed, 30 failed (all 30 pre-existing failures: plan-canvas-e2e needs browser, scope-migration/setup have CLI-arg mismatches, codex-hooks needs pytest, ecc-universal-bin needs npm cache, control-pane regex mismatch, npm-publish-surface pack-includes README.md, plugin-install expects missing ajv)
- Tokens de modelo usados
- 579.956
- Commit exacto probado
- e482e579415f
- 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.
? readInstallState(plan.installStatePath)
: null;
- if (previousState && (
+ if (previousState && plan.adapter && (
previousState.target.id !== plan.adapter.id
|| comparablePath(previousState.target.root) !== comparablePath(plan.targetRoot)
|| comparablePath(previousState.target.installStatePath) !== comparablePath(plan.installStateP…
Final test count: 4876/4906 passed (30 pre-existing failures)
Install validation: npm install OK, all CI validators OK
Patch: Fixed 1 test failure in scripts/install-apply.test.js by guarding plan.adapter access
tokens used
579,956Reproducir 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 1 minuto, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Encontró 2 errores durante la instalación, 1 de ellos sin resolver.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, ECC fue el 15.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 1 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-agentsanthropicclaudeclaude-codedeveloper-toolsllmmcpproductivity
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ecc)Preguntas
- ¿Funciona ECC?
- Sí. ECC funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic ECC?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit e482e579415f. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ECC?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,33 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 ECC en instalarse?
- 1 minuto en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita ECC una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ECC?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara ECC con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, ECC fue el 15.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de ECC?
- Las 2 ejecuciones registradas están 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.