Original en inglés: https://argusic.com/subject/minima
minima
RAG conversacional local con contenedores configurables
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMPL-2.0commit e6cc03f38be4
Python, licencia MPL-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, claude, custom gpts, docker, docker compose, huggingface, langchain y mcp.
minima funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 37 minutos y encontró 8 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Chat frontend builds and test passes, Electron app launches on Xvfb, MCP server responds to MCP initialize/tools/list protocol, indexer Python module passes standalone embedding, indexing, search, user-isolation, and removal tests with in-memory Qdrant; full Docker stack (Qdrant, Ollama) not available in container so end-to-end query pipeline cannot execute.
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 87 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.
- Indexer search via API returns empty with in-memory Qdrant5 minutos
- sentence-transformers import fails: numpy/scipy version conflict3 minutos
- LangChain version conflicts between packages3 minutos
- Chat test failed: scrollIntoView not in jsdom2 minutos
- Electron SUID sandbox not configured correctly - needs --no-sandbox flag1 minuto
- Chat test failed: placeholder text mismatch1 minuto
- Tiempo de instalación
- 37 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 37 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 8 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test for chat: 1 passed/1 total; MCP server initialize + tools/list responded via JSON-RPC; Indexer standalone test: embedding size=384, indexing status='indexed', search return content with links set(), user isolation confirmed, remove confirmed; Electron launches on Xvfb; Chat dev server returns HTTP 200; Chat build produces 664KB JS bundle
- Tokens de modelo usados
- 250.737
- Commit exacto probado
- e6cc03f38be4
- 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.
- **Indexer (Python)**: All deps installed (with dep-version adjustments), standalone test passes: … - **Indexer API**: Starts and serves HTTP on port 8001, accepts `/query`, `/files`, `/files/stats` … - **LLM backend**: Deps installed (requires Qdrant+Ollama containers for full runtime). - **Linker backend**: Deps installed (requires Firebase credentials for full runtime). **Issues fixed**: - Chat test: jsdom missing `scrollIntoView` (polyfilled in setupTests.js); test matcher mismatch (u… - scipy/numpy version conflict with sentence-transformers (pinned scipy<1.13, numpy<2). - LangChain dependency version conflicts (resolved by installing compatible set). **Unfixable gaps** (no root, no Docker): - Qdrant, Ollama containers cannot run → indexer search via API cli returns empty due to in-memory … - System packages cannot be installed. - Firebase-dependent linker cannot operate without credentials.
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
- Licencia MPL-2.0, 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 37 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Encontró 8 errores durante la instalación, 2 de ellos sin resolver.
- 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, minima fue el 221.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 | 87,00 | 0,19 |
Temas (de GitHub)
aiclaudecustom-gptsdockerdocker-composehuggingfacelangchainmcpmodel-context-protocolollamaqdrantsentence-transformers
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/minima)Preguntas
- ¿Funciona minima?
- minima funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 37 minutos, con 8 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic minima?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit e6cc03f38be4. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar minima?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,19 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 minima en instalarse?
- 37 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita minima una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar minima?
- En la ejecución registrada fallaron 8 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara minima con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, minima fue el 221.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de minima?
- 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.