Original en inglés: https://argusic.com/subject/mulmoclaude
mulmoclaude
Cultiva tu propio asistente de IA en tu propia máquina. Local-first y MIT: las memorias, los datos y las aplicaciones permanecen como archivos simples en tu espacio de trabajo. El chat invoca la GUI adecuada: wiki, hoja de cálculo, gráfico, formulario, 3D. Crea aplicaciones pequeñas para una audiencia de uno, sin necesidad de programación.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit d7dadff432a4
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, ai assistant, ai native, chat ui, claude, claude code, knowledge management y local first.
mulmoclaude funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 9 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dependencies install, workspace packages build, plugin codegen, 11180 unit tests pass, and the Express API server starts on port 3001 and responds to authenticated API requests.
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 60 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 v18.19.1 is too old (project requires >=22.19)2 minutos
- Workspace package dist/ missing (ERR_MODULE_NOT_FOUND @mulmoclaude/accounting-plugin)2 minutos
- Server crashed: ~/.claude/ not found (assertClaudeFiles exits process)2 minutos
- yarn not found on system PATH1 minuto
- Tiempo de instalación
- 9 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 9 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- yarn test exited 0: 11180 passed, 0 failed, 14 skipped. Server started on :3001, GET /api/sessions with Bearer token returned HTTP 200 with session list.
- Tokens de modelo usados
- 253.281
- Commit exacto probado
- d7dadff432a4
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 2, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
2. **yarn not found** — system package manager lacked yarn. Used corepack (bundled with Node.js 22)… 3. **`yarn install`** — completed in 41s with peer-dependency warnings only (non-fatal). 4. **`yarn build:packages`** — initially failed because `@mulmoclaude/accounting-plugin/dist/shared… 5. **`yarn plugins:codegen`** — succeeded, discovered 17 metas. **Test verification:** - `yarn test` ran the full node:test suite: **11180 passed, 0 failed, 14 skipped** across 2399 suit… **Server verification:** - The server crashed on startup because `isDockerAvailable()` calls `assertClaudeFiles()` which che… - **Fix**: Set `DISABLE_SANDBOX=1` to bypass the sandbox/claude check. - Server started on port 3001, logging: `[server] listening port=3001`. - `curl -H "Authorization: Bearer $(cat ~/mulmoclaude/.session-token)" http://localhost:3001/api/se… - Docker and Gemini warnings are expected (no docker daemon, no API key in this container).
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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 4 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.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 9 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, mulmoclaude fue el 67.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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 9 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
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona | 100,00 | 0,18 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,21 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsai-assistantai-nativechat-uiclaudeclaude-codeknowledge-managementlocal-firstmcpno-codepersonal-assistantpersonal-wikipluginsprivacyschema-drivenself-hostedtypescript
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/mulmoclaude)Preguntas
- ¿Funciona mulmoclaude?
- Sí. mulmoclaude funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 9 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic mulmoclaude?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit d7dadff432a4. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar mulmoclaude?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,18 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 mulmoclaude en instalarse?
- 9 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita mulmoclaude una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar mulmoclaude?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara mulmoclaude con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, mulmoclaude fue el 67.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de mulmoclaude?
- 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.