Original en inglés: https://argusic.com/subject/phantom
phantom
Un compañero de trabajo de IA con su propia máquina. Autoevolutivo, memoria persistente, servidor MCP, recopilación segura de credenciales, identidad de correo electrónico. Construido sobre el Claude Agent SDK.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit f8c7ab42d885
TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, ai coworker, anthropic, autonomous agents, bun, claude, docker y llm.
phantom funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 1 minuto y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
2639 tests pass, the HTTP server starts on port 3100 and returns 302 on GET /, and the CLI phantom doctor command reports the project configuration is valid.
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.
- Bun treats `process.env.VAR = undefined` as string "undefined" (9 chars) instead of removing the variable8 minutos
- Container has /.dockerenv file, causing false Docker detection in prompt-assembler test2 minutos
- afterEach env restore leaked undefined across test files2 minutos
- Tiempo de instalación
- 1 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 34 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npx bun test exited 0: 2639 passed, 0 failed
- Tokens de modelo usados
- 180.607
- Commit exacto probado
- f8c7ab42d885
- 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.
# Summary
**Install**: `npm install --legacy-peer-deps` (since `bun` is not in PATH, `npx bun` is used instea…
**Test suite**: All 2639 tests pass (0 failures). 10 skipped (pre-existing integration tests requir…
**App launch**: The HTTP server starts and listens on port 3100, returning 302 redirect on `/`.
**9 bugs fixed** (all related to `process.env.X = undefined` string coercion in Bun + `/.dockerenv`…
All fixes were in test files — the production code is correct.
exec
/bin/sh -lc "cd /work/repo && echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"ins…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 1, "errors": [{"msg": "Bun…
tokens used
180,607Reproducir 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 minuto, más rápido que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- 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.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, phantom fue el 16.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 1 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 | 0,31 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,01 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsai-coworkeranthropicautonomous-agentsbunclaudedockerllmmcpself-evolutionslacktypescript
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/phantom)Preguntas
- ¿Funciona phantom?
- Sí. phantom 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 phantom?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f8c7ab42d885. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar phantom?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,31 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 phantom en instalarse?
- 1 minuto en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita phantom una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar phantom?
- 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 phantom con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, phantom fue el 16.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de phantom?
- 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.