Original en inglés: https://argusic.com/subject/loomflow
LoomFlow
Creador ligero de flujos de trabajo nativo de IA para personas y equipos pequeños. Describe tu idea en lenguaje natural, obtén un flujo de trabajo ejecutable en un lienzo visual, publícalo como API. Self-hosting con Docker en un solo comando. Alternativa de código abierto a Dify / n8n.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 2c9dfe0bca4b
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai agent, ai agents, llm, low code, nextjs, self hosted y supabase.
LoomFlow funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Install completes, Next.js dev server starts on port 5000 and returns 200 on /api/health, and the full test suite of 765 tests across 68 files passes cleanly.
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 92 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 does not support `node:util` `styleText` export required by Vitest 4.x5 minutos
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 5 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pnpm test exited 0, 765 passed across 68 test files; curl http://localhost:5000/api/health returned HTTP 200 with {"status":"ok","service":"loomflow","version":"v0.1.11","db":"error: TypeError: fetch failed"}
- Tokens de modelo usados
- 57.247
- Commit exacto probado
- 2c9dfe0bca4b
- 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.
[[email protected]] injecting env (0) from .env.local -- tip: 👥 sync secrets across teammates & machin… {"status":"ok","service":"loomflow","version":"v0.1.11","db":"error: TypeError: fetch failed","time… The server is up and responds with HTTP 200 on `/api/health`. The DB shows "error: fetch failed" si… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && pkill -f "tsx.*src/server.ts" 2>/dev/null; mv .npmrc.bak .npmrc 2>/de… exited 143 in 0ms: Here's the full run report. **ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":12,"errors"… tokens used 57,247 Here's the full run report. **ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":12,"errors"…
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 recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
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.
- Tardó 12 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- 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, LoomFlow fue el 163.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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 | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,04 |
Temas (de GitHub)
aiai-agentai-agentsllmlow-codenextjsself-hostedsupabasetypescriptworkflowworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/loomflow)Preguntas
- ¿Funciona LoomFlow?
- LoomFlow funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic LoomFlow?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 2c9dfe0bca4b. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar LoomFlow?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 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 LoomFlow en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita LoomFlow una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar LoomFlow?
- 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 LoomFlow con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, LoomFlow fue el 163.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de LoomFlow?
- 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.