Original en inglés: https://argusic.com/subject/jev-social
jev-social
Open-source, local-first social media research agent for Instagram, TikTok, and LinkedIn. Jev routes read-only steps; socai CLI captures cited browser evidence.
Funciona con mocksfuente: GitHubJavaScriptMITcommit 2f02e6f4c609
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent skills, ai agents, browser agent, browser automation, decision model, deep research, instagram y jev.
jev-social funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,2 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All 253 offline tests pass, the HTTP server starts and responds 200 on /, and the status JSON is correct.
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 86 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.
- Node.js was v18 but project requires >=22 (engines.node)3 minutos
- Three git-dependent tests failed because immutable release commit SHAs (8369621fd..., 5b8fcf3f...) were not present in the shallow clone1 minuto
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test --node-test exited 0, 253 passed; curl http://127.0.0.1:8767/ returned 200; node ./bin/jev-social.js status returned valid JSON
- Tokens de modelo usados
- 88.920
- Commit exacto probado
- 2f02e6f4c609
- 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
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
4. **App launch** — `npm start -- status` returns a valid JSON readiness object. `npm start -- serv… 5. **No third-party credentials needed** — The tests are entirely offline (mocked CLI, mocked decis… 2026-11-07T11:33:07.257050Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a1b… tokens used 88,920 Everything works. Let me compile the results. **Summary of what happened:** 1. **Install** — `npm ci` succeeded (0 vulnerabilities). The project has no dependencies. 2. **Syntax check** — `npm run check` passed cleanly. 3. **Test suite** — `npm test` initially had 3 failures, all from git commit SHAs (`8369621fd...`, … 4. **App launch** — `npm start -- status` returns a valid JSON readiness object. `npm start -- serv… 5. **No third-party credentials needed** — The tests are entirely offline (mocked CLI, mocked decis…
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
- Se instaló en 0,2 minutos, más rápido que la mediana de los 113 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- 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
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
De los 114 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, jev-social fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 84 de 114 llegaron a funcionar.
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 | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,01 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Sin verificar | 80,00 | 0,12 |
Temas (de GitHub)
agent-skillsai-agentsbrowser-agentbrowser-automationdecision-modeldeep-researchinstagramjevlinkedinlocal-firstopen-sourceosintresearch-agentsocaisocial-listeningsocial-mediasocial-media-researchsocmintsystem-onetiktok
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/jev-social)Preguntas
- ¿Funciona jev-social?
- jev-social funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic jev-social?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 2f02e6f4c609. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar jev-social?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 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 jev-social en instalarse?
- 0,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita jev-social una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar jev-social?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara jev-social con las alternativas?
- De los 114 proyectos de agent-skills que Argusic ha instalado y cronometrado, jev-social fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 84 de 114 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de jev-social?
- 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.