Original en inglés: https://argusic.com/subject/hajimari
hajimari
Hajimari es una página de inicio/panel del navegador hermosa y personalizable con descubrimiento de aplicaciones de Kubernetes.
Funcionafuente: GitHubsitio webGoApache-2.0commit b07024d99794
Go, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: dashboard, kubernetes y startpage.
hajimari funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 8 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Hajimari server binary builds and runs on port 3000, serving the Svelte frontend (HTTP 200) and all JSON API endpoints (startpage, apps, bookmarks) with the in-memory store.
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 96 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.
- internal/hajimari/crdapps/apps.go:72: logger.Error called with printf-style formatting directive instead of logger.Errorf1 minuto
- Tiempo de instalación
- 8 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl -s -o /dev/null -w "%{ http_code}" http://localhost:3000/ returned 200; curl -s http://localhost:3000/startpage returned 200 with valid JSON; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/apps returned 200; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/bookmarks returned 200
- Tokens de modelo usados
- 92.837
- Commit exacto probado
- b07024d99794
- 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.
- App launched on port 3000 with `memory: true` config (avoiding the `/data` filesystem and kubecon…
- `GET /` → HTTP 200 (1574 bytes) - serves the Svelte frontend
- `GET /startpage` → HTTP 200 (1315 bytes) - returns JSON with config defaults
- `GET /apps` → HTTP 200 (3 bytes - empty array, no Kubernetes cluster available)
- `GET /bookmarks` → HTTP 200 (3 bytes - empty array)
The app works as a standalone web server without Kubernetes by using the in-memory store. A real Ku…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 8…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 8, "errors": [{"msg": "int…
tokens used
92,837Reproducir 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 8 minutos, más rápido que la mediana de los 6 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 7 proyectos de dashboard que Argusic ha instalado y cronometrado, hajimari fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 7 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 8 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
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona | 100,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,12 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/hajimari)Preguntas
- ¿Funciona hajimari?
- Sí. hajimari funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 8 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic hajimari?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit b07024d99794. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar hajimari?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,05 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 hajimari en instalarse?
- 8 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita hajimari una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar hajimari?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara hajimari con las alternativas?
- De los 7 proyectos de dashboard que Argusic ha instalado y cronometrado, hajimari fue el 3.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 7 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de hajimari?
- 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.