Original en inglés: https://argusic.com/subject/ecomgen
EcomGen
Local-first AI e-commerce image suite generator for individual sellers. Pi Agent storyboards, 25 templates + reusable suites, product-truth pixel protection, OpenAI-compatible & Gemini image providers, AI layering (PNG/PSD), review, edit, and ZIP export. Self-hosted.
Funcionafuente: GitHubTypeScriptMITcommit 894e7fb62d50
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, ai image generation, bullmq, ecommerce, fastify, gemini, image editing y local first.
EcomGen funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 14,1 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 11 workspace packages build successfully. Redis 7.4.2 compiled and serves on 127.0.0.1:6379. The API starts and responds 200 on /health. All 615 tests pass (79 test files), and the e2e mock chain (plan-confirm-generate-export-custom template-suite forge-model cast-pattern operations-cancel) passes end-to-end.
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. 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.
- Redis not installed on system (no apt/sudo access)2,5 minutos
- System Node.js v18 - pnpm@11 requires Node 22.13+2 minutos
- sharp native module not loaded - install script skipped because sharp (and its @img/* optional deps) not in pnpm-workspace.yaml allowBuilds list1 minuto
- Build failed on packages/ecom-suite-forge - Node 18 doesn't support import.meta.dirname0,5 minutos
- Tiempo de instalación
- 14 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 14 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pnpm build (11 workspace packages) completed; all 615 tests passed across 9 packages (contracts 20, core 63, ecom-suite 6, ecom-skill 48, providers 63, agent 61, api 91, worker 85, web 178); pnpm test:e2e:mock passed full mock chain; API server health endpoint at /health returned HTTP 200 with {"status":"ok","webResearchAvailable":false}
- Tokens de modelo usados
- 305.340
- Commit exacto probado
- 894e7fb62d50
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
1794046988 exec /bin/sh -lc '# First command was around timestamp 1794046140 (10:09:00 UTC) echo "First command: 1794046140" echo "Current: 1794046988" echo "Elapsed: $((1794046988 - 1794046140)) seconds = $(( (1794046988 - 1794046140) / 60 )) min $((… succeeded in 0ms: First command: 1794046140 Current: 1794046988 Elapsed: 848 seconds = 14 min 8 sec tokens used 305,340
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 los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- 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 14,1 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 74 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 75 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, EcomGen fue el 58.º más rápido en llegar a funcionar, y 48 de 75 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
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-agentai-image-generationbullmqecommercefastifygeminiimage-editinglocal-firstnano-bananaopenai-compatiblepi-agentproduct-imagesproduct-photographyreactredisself-hostedseller-toolssqlitetypescriptvite
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ecomgen)Preguntas
- ¿Funciona EcomGen?
- Sí. EcomGen funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 14 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic EcomGen?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 894e7fb62d50. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar EcomGen?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,15 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 EcomGen en instalarse?
- 14,1 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita EcomGen una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar EcomGen?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara EcomGen con las alternativas?
- De los 75 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, EcomGen fue el 58.º más rápido en llegar a funcionar, y 48 de 75 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de EcomGen?
- 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.