Original en inglés: https://argusic.com/subject/noodle
noodle
Un cliente REST donde el repositorio es el espacio de trabajo
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit 384caefa8ea3
TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, ai skills, ai tools, api client, cli, developer tools, devtools y http.
noodle funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 29 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Bun 1.4.3 is installed, all 137 dependencies resolved, the full test suite (3617 pass, 3 skip, 0 fail), typecheck, and lint all pass, and real HTTP requests via the CLI produce 200 responses with full bodies against external APIs.
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 100 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.
- test CollectionRunnerView > completes home and collection data paths: completion never appears because collapseUserPath returns absolute path unchanged when repo is outside $HOME3 minutos
- bun: not found — bun binary not pre-installed2 minutos
- unzip: not found — official bun.sh install script failed1 minuto
- Tiempo de instalación
- 29 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 9 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- bun test exited 0, 3617 passed; bun run src/app/cli.ts request run headers-inspect --collection ./collections --env staging --json returned status 200 with full httpbin response; bun run src/app/cli.ts collection run ./collections posts/get-posts --env staging --json returned status 200
- Tokens de modelo usados
- 286.908
- Commit exacto probado
- 384caefa8ea3
- 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.
**Install**: Bun 1.4.3 manually installed (official bun.sh installer was unavailable since `unzip` … **Test suite**: `bun test` → 3617 passed, 3 skipped (macOS signing), 0 failed. One test `Collection… **CLI verification**: Help printed correctly. `collection list --json` returned full tree. `request… **Typecheck & lint**: Both clean. tokens used 286,908 All good. Clean lint output (no errors). Now let me compose the final report. Here's the summary of what was done and observed: **Install**: Bun 1.4.3 manually installed (official bun.sh installer was unavailable since `unzip` … **Test suite**: `bun test` → 3617 passed, 3 skipped (macOS signing), 0 failed. One test `Collection… **CLI verification**: Help printed correctly. `collection list --json` returned full tree. `request… **Typecheck & lint**: Both clean.
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 3 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 Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 29 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 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 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, noodle fue el 99.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.
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
Temas (de GitHub)
ai-agentsai-skillsai-toolsapi-clientclideveloper-toolsdevtoolshttprestrest-apirest-clientskillsterminalterminal-uitui
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/noodle)Preguntas
- ¿Funciona noodle?
- Sí. noodle funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 29 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic noodle?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 384caefa8ea3. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar noodle?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,09 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 noodle en instalarse?
- 29 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita noodle una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar noodle?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara noodle con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, noodle fue el 99.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de noodle?
- 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.