Original en inglés: https://argusic.com/subject/feedlog
feedlog
Open-source AI customer support for SaaS teams, AI agent, help center, shared inbox, and feedback-to-changelog loop in one self-hostable platform.
Funcionafuente: GitHubTypeScriptMITcommit 7d760523d3be
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, ai customer support, canny alternative, changelog, customer support, featurebase alternative, help center y helpdesk.
feedlog funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 13 minutos y encontró 4 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dependencies installed (pnpm 10.15.0, Node 22.23.4), project builds, full DB schema migrated on PostgreSQL 16 with pgvector, and dev server runs on port 3000 returning 200 on /health and /. 226 of 233 runnable tests pass; 5 pre-existing failures remain. 4 files could not execute due to Nuxt alias extraction limits.
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 95 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.
- No PostgreSQL 17+ available; root not available for apt5 minutos
- Node.js v18 too old for Nuxt 4 (needs 22+)2 minutos
- pnpm not installed1 minuto
- 5 pre-existing test failures: agent-v1 AI visibility test (Organization not found fixture issue), 4 inbox-scheduler help-indexing timing tests (race conditions in scheduler)
- Tiempo de instalación
- 13 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 14 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pnpm build exited 0 -> .output/server/index.mjs (115 MB); pnpm dev on localhost:3000 returned HTTP 200 on /health and / (full SSR HTML); node --test runner: 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files (4 skipped: 2 need Nuxt #layers alias, 2 need dev-server DB==test DB)
- Tokens de modelo usados
- 148.173
- Commit exacto probado
- 7d760523d3be
- 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.
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\":true,\"launch_succeeded\":true,\"install_…
succeeded in 0ms:
The result has been printed as required. Here's a concise summary of what was accomplished:
**Setup:** Fixed three infrastructure gaps (Node 18→22, missing pnpm, no PostgreSQL) by downloading…
**Build & Launch:** `pnpm install` → `pnpm build` → `pnpm migrate` all succeeded. Dev server runs o…
**Tests:** 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files. Four files couldn't run due to Nuxt…
tokens used
148,173
The result has been printed as required. Here's a concise summary of what was accomplished:
**Setup:** Fixed three infrastructure gaps (Node 18→22, missing pnpm, no PostgreSQL) by downloading…
**Build & Launch:** `pnpm install` → `pnpm build` → `pnpm migrate` all succeeded. Dev server runs o…
**Tests:** 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files. Four files couldn't run due to Nuxt…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.
- 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 13 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 74 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Encontró 4 errores durante la instalación, 1 de ellos sin resolver.
- 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, feedlog fue el 52.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-customer-supportcanny-alternativechangelogcustomer-supportfeaturebase-alternativehelp-centerhelpdeskintercom-alternativeknowledge-baseproduct-feedbackroadmapself-hosted
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/feedlog)Preguntas
- ¿Funciona feedlog?
- Sí. feedlog funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 13 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic feedlog?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7d760523d3be. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar feedlog?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,17 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 feedlog en instalarse?
- 13 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita feedlog una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar feedlog?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara feedlog con las alternativas?
- De los 75 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, feedlog fue el 52.º más rápido en llegar a funcionar, y 48 de 75 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de feedlog?
- 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.