Original en inglés: https://argusic.com/subject/radar
radar
La interfaz de usuario de Kubernetes de código abierto que falta, con un servidor MCP integrado para AI agents. Mira qué está roto, por qué y qué cambió. Issues, topología, línea de tiempo de eventos, Helm, GitOps, tráfico de servicios en vivo y auditorías de clúster, todo en un único binario Go.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webGoApache-2.0commit 74ddfa9b88a0
Go, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, argocd, cloud native, fluxcd, gitops, helm, k8s y kubectl plugin.
radar funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 21 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Radar builds from source and runs; frontend is built and embedded, Go binary serves the UI at localhost:9282, and all unit tests pass.
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.
- Go not installed (required Go 1.26+)2 minutos
- Node.js v18.19.1 is too old (project requires >=20)2 minutos
- Timeline test TestSQLiteStore_StartCleanupLoop_PrunesByMaxSizeWithoutRetention had a race/deadline of 2s that was too short1 minuto
- Tiempo de instalación
- 21 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 21 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Tokens de modelo usados
- 343.393
- Commit exacto probado
- 74ddfa9b88a0
- 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.
2026/09/05 20:41:26 "GET http://localhost:9282/ HTTP/1.1" from 127.0.0.1:54830 - 200 1623B in 79.41… 200 The app serves the UI at HTTP 200. Everything works. Let me compute the elapsed minutes and write t… Start time: ~20:20 (from the session start). Let me check exec /bin/sh -lc 'echo "Start: 20:20 -- End: $(date +%H:%M)"' in /work/repo succeeded in 0ms: Start: 20:20 -- End: 20:41 About 21 minutes elapsed. Let me produce the final report. tokens used 343,393 About 21 minutes elapsed. Let me produce 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
- 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 Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 3 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 21 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, radar fue el 91.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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 | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Se quedó sin tiempo | 0,00 | 0,09 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsargocdcloud-nativefluxcdgitopshelmk8skubectl-pluginkuberneteskubernetes-dashboardkubernetes-debuggingkubernetes-mcpkubernetes-monitoringkubernetes-toolskubernetes-troubleshootingkubernetes-uimcpmcp-servermodel-context-protocolself-hosted
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/radar)Preguntas
- ¿Funciona radar?
- radar funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 21 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic radar?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 74ddfa9b88a0. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar radar?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,12 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 radar en instalarse?
- 21 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita radar una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar radar?
- 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 radar con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, radar fue el 91.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de radar?
- Las 3 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.