Original en inglés: https://argusic.com/subject/gptme
gptme
Tu agent en tu terminal, equipado con herramientas locales: escribe código, usa la terminal, navega por la web. ¡Crea tu propio agent autónomo persistente a partir de él!
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit f26d7dbe57d8
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agents, ai agents, ai assistant, anthropic, autonomous agents, chatbot y chatgpt.
gptme funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2,5 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
gptme 0.34.0 installed in a Poetry venv; `gptme --version` returns 0.34.0+unknown; `gptme-doctor` reports 22 checks passed, system operational; 1746 out of 1746 core tests pass
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.
- test_native_ipython_highlight_preserves_literal_source failed because `rich_to_str()` creates a Console that inherits NO_COLOR=1 and TERM=dumb from the environment, suppressing ANSI output even with force_terminal=True15 minutos
- test suite hung when running with many test files due to leftover shell processes from test_tools_shell.py10 minutos
- test_agent.py::TestCLI::test_install_detects_existing_workspace failed because `get_service_manager()` returns None in this environment (no systemd/launchd) but the test didn't mock it3 minutos
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 34 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- poetry install exited 0, `gptme --version` printed 0.34.0+unknown, `gptme-doctor` exited 0 with 22 checks passed, 1746 tests passed (0 failed, 7 skipped)
- Tokens de modelo usados
- 191.542
- Commit exacto probado
- f26d7dbe57d8
- 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.
1746 passed, 7 skipped, 1 warning in 20.40s Let me do one final check of the doctor command correctly and verify the gptme binary launch: exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && POETRY_VENV=/home/runner/.cache/pypoetry/virtu… succeeded in 91ms: Usage: gptme-doctor [OPTIONS] Run system diagnostics for gptme. Checks API keys, tools, dependencies, configuration, and permissions to All looks good. Here's the summary: tokens used 191,542 All looks good. Here's the summary:
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 instaló en 2,5 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 3 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
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, gptme fue el 35.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 2,5 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)
agentagentsai-agentsai-assistantanthropicautonomous-agentschatbotchatgptclicode-generationdeepseekllmllm-agentllm-appslocal-firstopenaiopenrouterpythonragterminal
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/gptme)Preguntas
- ¿Funciona gptme?
- Sí. gptme funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic gptme?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f26d7dbe57d8. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar gptme?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,26 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 gptme en instalarse?
- 2,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita gptme una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar gptme?
- 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 gptme con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, gptme fue el 35.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de gptme?
- 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.