Original en inglés: https://argusic.com/subject/lexicon
Lexicon
El asistente de escritura gratuito, de código abierto y sin conexión, asiste con la gramática, la reescritura y el tono, todo en tu máquina.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 198a21c6428a
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, desktop, grammar checker, javascript, local ai, local first, local llm y mac.
Lexicon funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3,5 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Backend API responds on /health, all 11 backend tests pass, all 213 frontend tests pass, frontend builds and dev server starts.
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.
- Node.js v18 is too old for Vite 7 (requires 20+). Frontend build failed with crypto.hash is not a function.2,5 minutos
- Java JRE not installed; LanguageTool proofreading engine cannot start
- Tiempo de instalación
- 4 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- backend: python -m pytest backend/tests/ -v exited 0 (11/11 passed), uvicorn started and curl /health returned 200; frontend: npm run test exited 0 (213/213 passed), npm run build produced dist/, npm run dev started on :5173
- Tokens de modelo usados
- 164.606
- Commit exacto probado
- 198a21c6428a
- 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.
Here's a clean summary of everything I verified:
**Backend**: Python venv created, deps installed, server starts and responds `{"status":"ok"}` on `…
**Frontend**: `npm ci` installed 516 packages. 213/213 tests pass with vitest. `npm run build` prod…
**Error encountered**: Vite 7.3.6 requires Node 20+ but only Node 18 was on `$PATH`. Fixed by insta…
**Missing dependency**: Java JRE is not available for LanguageTool proofreading. This is a runtime …
**Missing dependency**: `llama-cpp-python` is intentionally omitted from `requirements.txt` as an o…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 3…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 3.5, "errors": [{"msg": "N…
tokens used
164,606Reproducir 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 3,5 minutos, más rápido que la mediana de los 230 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.
- 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 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, Lexicon fue el 96.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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 3,5 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)
aidesktopgrammar-checkerjavascriptlocal-ailocal-firstlocal-llmmacofflineoffline-firstollamaopen-sourceprivacyprivacy-focusedreviewself-hostedtext-editorwebappwindows
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/lexicon)Preguntas
- ¿Funciona Lexicon?
- Sí. Lexicon funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 4 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Lexicon?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 198a21c6428a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Lexicon?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 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 Lexicon en instalarse?
- 3,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Lexicon una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Lexicon?
- 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 Lexicon con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, Lexicon fue el 96.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Lexicon?
- 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.