Original en inglés: https://argusic.com/subject/mirrormate
mirrormate
Self-hosted IA personalizada en un espejo.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 9cb7eae7c301
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, llm inference, local llm, magicmirror, ollama, raspberry pi, self hosted y smart home.
mirrormate funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 9,3 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
MirrorMate installs and builds, its 27-test suite passes, and the built server serves all major pages plus config, memory, and mock-Ollama-backed chat endpoints with verified 200 responses and SQLite persistence on this Node 22 + rebuilt better-sqlite3 setup.
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.
- better-sqlite3 native module segfaulted (built against system libnode.so.109)2 minutos
- bun official installer failed: unzip is required1 minuto
- vitest crashed with ERR_REQUIRE_ESM because container had Node 181 minuto
- chat API returned 500: OPENAI_API_KEY not configured / config not found1 minuto
- default providers.yaml points at http://studio:11434 which does not exist in container1 minuto
- Tiempo de instalación
- 9 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 10 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- bun run test exited 0 (3 files, 27 tests passed); node .next/standalone/server.js answered 200 on /, /control, /demo, /control/memory, /control/vision, /api/characters, /api/settings, /api/wakeword, /api/stt/config, /api/reminder/config, /api/plugins; POST /api/memories created and GET /api/memories?userId=rag-user returned the record (200); POST /api/chat with mock Ollama returned 200 with a tool-generated message
- Tokens de modelo usados
- 416.497
- Commit exacto probado
- 9cb7eae7c301
- 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.
- `bun run test`: `Test Files 3 passed (3), Tests 27 passed (27)` after the fixes. - Production server (`node .next/standalone/server.js`): `GET /`→200, `/control`→200, `/demo`→200, … - API: `/api/characters`, `/api/settings`, `/api/wakeword`, `/api/stt/config`, `/api/reminder/confi… - SQLite-backed persistence: `POST /api/memories` returned the created record (200); `GET /api/memo… - Mock-backed chat (real LLM→tool→response flow): `POST /api/chat` with mock Ollama returned 200 wi… **Errors recorded** 1. Bun installer failed (`unzip is required`) — fixed by manual zip extraction with Python. 2. `bun run test` crashed with `ERR_REQUIRE_ESM` under Node 18 — fixed by installing Node 22 (user-… 3. `better-sqlite3` segfaulted (was built against system `libnode.so.109`) — fixed by rebuilding fr… 4. Chat API returned 500 (`OPENAI_API_KEY is not configured`) when pointed at the mock — fixed by p… 5. Local Ollama mock didn't exist (config references `http://studio:11434`) — fixed by standing up … **Result line**
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 los 5 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.
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 9,3 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, mirrormate fue el 154.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 | 0,10 |
Temas (de GitHub)
aillm-inferencelocal-llmmagicmirrorollamaraspberry-piself-hostedsmart-homesmart-mirrorvoice-assistant
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/mirrormate)Preguntas
- ¿Funciona mirrormate?
- mirrormate funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 9 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic mirrormate?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 9cb7eae7c301. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar mirrormate?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 mirrormate en instalarse?
- 9,3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita mirrormate una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar mirrormate?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara mirrormate con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, mirrormate fue el 154.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de mirrormate?
- 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.