Original en inglés: https://argusic.com/subject/openbiliclaw
OpenBiliClaw
Agent de descubrimiento de contenido AI multiplataforma, auto-evolutivo, de código abierto y local-privado: primero te entiende, luego busca activamente contenido en Bilibili, Xiaohongshu, Douyin, YouTube, X, Zhihu, Reddit, Weibo y la web abierta. (Soporta el plugin deepseek harness)
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 3c53294e7679
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, bilibili, chrome extension, content discovery, cross platform, deepseek harness, douyin y dsh.
OpenBiliClaw funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 8 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
OpenBiliClaw v0.3.218 is fully installed, builds, passes lint, and 1007+ tests pass. CLI commands work. The API server starts and responds to health/init-status endpoints.
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.
- test_api_weibo.py::test_weibo_share_count_survives_recommendation_and_delight_http_serialization - FakeDatabase.get_delight_candidates missing include_delivered parameter5 minutos
- test_api_app.py::TestBackendAPI::test_runtime_status_endpoint_returns_runtime_summary - install_mode='docker' vs expected 'unsupported' due to /.dockerenv detection
- test_api_degraded_mode.py::test_degraded_init_status_reports_degraded_reason - unsupported_runtime vs expected degraded due to old config format in test fixture
- Tiempo de instalación
- 8 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 76 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Tokens de modelo usados
- 709.942
- Commit exacto probado
- 3c53294e7679
- 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.
- Cómo se demostró el resultado
- las ejecuciones anteriores al 2026-09-07 no registraban el comando usado para comprobar el resultado
- 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.
Return code: 0
The fix works. Let me now generate the final ARGUSIC_RESULT. I have all the information I need:
**Install**: Succeeded. `pip install -e ".[dev]"` completed with all dependencies.
**Launch**: Succeeded - API server starts and responds to endpoints. CLI works (`openbiliclaw --hel…
**Tests**: 1007+ tests pass. I fixed one test (`test_weibo_share_count_survives_recommendation_and_…
**Lint**: Ruff and MyPy both pass.
**Verification**: Mock-based since real API keys are required for end-to-end behavior.
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"inst…
succeeded in 0ms:
tokens used
709,942Reproducir 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 3 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.
- Medido 4 veces, así que el resultado no es algo puntual.
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 8 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 69 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, OpenBiliClaw fue el 42.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 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 | 2/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,30 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,44 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,15 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,26 |
Temas (de GitHub)
ai-agentbilibilichrome-extensioncontent-discoverycross-platformdeepseek-harnessdouyindshdsh-pluginllmlocal-firstpersonal-aiprivacy-firstpythonrecommendation-systemself-hostedtypescriptxiaohongshuyoutubezhihu
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/openbiliclaw)Preguntas
- ¿Funciona OpenBiliClaw?
- OpenBiliClaw funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 8 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic OpenBiliClaw?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 3c53294e7679. Hay 4 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar OpenBiliClaw?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,30 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 OpenBiliClaw en instalarse?
- 8 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita OpenBiliClaw una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar OpenBiliClaw?
- 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 OpenBiliClaw con las alternativas?
- De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, OpenBiliClaw fue el 42.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de OpenBiliClaw?
- Las 4 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.