Original en inglés: https://argusic.com/subject/no-human
no_human
Del ticket al pull request revisado. Gratuito y de código abierto, en tu máquina.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 580a8793e6d0
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agent harness, agent orchestration, agentic ai, ai agent, ai code review, ai coding, claude code y code review.
no_human funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 1,2 minutos y encontró 3 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The no-human project (v0.2.0) is fully installed: uv sync completes, web board builds from source, the nh CLI responds with version 0.2.0, nh start binds and serves HTTP 200 in setup mode, the full node test suite (1584/1584) and the Python repoguard suite (142/142) pass. Task dispatch requires a Claude subscription token (CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN) that is not present in this environment.
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 89,3 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.
- bwrap (bubblewrap) not available - 7 tests in test_codex_sandbox_network.py fail because the container lacks non-privileged user namespaces
- gh CLI not installed - 1 test in test_review_fail_closed.py and 1 test in test_e2e_orchestrator.py fail because they shell out to `gh` which is not present
- Claude OAuth token not configured - nh doctor reports CODING BACKEND UNUSABLE, no subscription token for task dispatch
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 71 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- nh --version returned 'nh, version 0.2.0'; nh start --port 18420 returned HTTP 200 on /; npm run web build completed with 1584/1584 node tests passing; 142/142 Python repoguard tests passed; hundreds of Python tests across 400+ test files passed individually (test_config 86/86, test_db 48/48, test_bounds 59/59, test_guard 204/204, test_readme_claims 133/133, test_clean_clone_installable 18/18, test_mcp_dependency_bound 5/5, test_doctor 67/67, test_wheel_ships_board 5/5+1 skip, test_board_bundle_is_current 24/24, test_board_csp 2/2, test_web_dist_staleness 10/10, test_verification_receipts 392/392, test_tamper_adjudication 44/44, test_api batches all passed)
- Tokens de modelo usados
- 609.875
- Commit exacto probado
- 580a8793e6d0
- 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.
=== tests/test_reviewer.py === ........................................................................ [ 75%] ....................... [100%] 95 passed in 2.67s === tests/test_reviewer_infra_park.py === ................. [100%] 17 passed in 2.21s Now I have comprehensive data. Let me compile the final report. 2026-09-13T13:07:18.042624Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a09… tokens used 609,875 Now I have comprehensive data. Let me compile the final report.
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 instaló en 1,2 minutos, más rápido que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- 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
- Encontró 3 errores durante la instalación, 2 de ellos sin resolver.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, no_human fue el 19.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 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 1,2 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 con mocks | 92,00 | 0,37 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona | 86,67 | 0,24 |
Temas (de GitHub)
agent-harnessagent-orchestrationagentic-aiai-agentai-code-reviewai-codingclaude-codecode-reviewcodex-clicoding-agentdeveloper-toolsdevtoolsgit-worktreesharness-engineeringllmmcporchestrationpull-requestssdlcverification
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/no-human)Preguntas
- ¿Funciona no_human?
- Sí. no_human funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic no_human?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 580a8793e6d0. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar no_human?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,24 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 no_human en instalarse?
- 1,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita no_human una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar no_human?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara no_human con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, no_human fue el 19.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de no_human?
- 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.