Original en inglés: https://argusic.com/subject/stackql
stackql
Consulta, aprovisiona y opera recursos de Cloud, SaaS, API y Model Context Protocol (MCP) a través de un framework unificado basado en SQL para humanos y AI agents.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webGoMITcommit adc09567d4ba
Go, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, asset management, cloud, cloud automation, cloud config, cloud operations, cloud security y cspm.
stackql funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 10,6 minutos y encontró 6 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Stackql binary v1.1.1 builds, runs, and passes 512/554 robot functional tests against bundled Flask mocks (42 failures due to missing psql/background-srv infra, not code defects); all 53 Go unit test packages 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 on system (needs >=1.25.3)1,5 minutos
- Python packages missing (robot, flask, psycopg2, etc)1 minuto
- mTLS certs missing for mock servers and PG server mode0,5 minutos
- mocked registry empty (test/registry-mocked/src)0,5 minutos
- sqlite3 CLI binary not available for export tests0,5 minutos
- 42 robot suite failures (512/554 pass)
- Tiempo de instalación
- 11 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 38 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 6 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- go test -count=1 ./... passed 53/53 packages; stackql --version returns v1.1.1 BuildDate 2026-09-28; robot functional test suite 512/554 passed against 16 Flask mock servers
- Tokens de modelo usados
- 2.039.620
- Commit exacto probado
- adc09567d4ba
- 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
- 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.
All done. Here's the summary: **Build:** StackQL binary built successfully with Go 1.27.2. All 53 Go unit test packages pass (0 f… **Launch verification:** The binary (`./build/stackql`) runs, prints version `v1.1.1` and responds … **Robot functional tests:** 554 tests ran against 16 Flask mock servers, with **512 passing** and 4… **Test depth:** tier2_mock (the project's own Flask mock servers). tokens used 2,039,620 All done. Here's the summary: **Build:** StackQL binary built successfully with Go 1.27.2. All 53 Go unit test packages pass (0 f… **Launch verification:** The binary (`./build/stackql`) runs, prints version `v1.1.1` and responds … **Robot functional tests:** 554 tests ran against 16 Flask mock servers, with **512 passing** and 4… **Test depth:** tier2_mock (the project's own Flask mock servers).
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 6 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.
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 10,6 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, stackql fue el 72.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 | 0,46 |
Temas (de GitHub)
ai-agentsasset-managementcloudcloud-automationcloud-configcloud-operationscloud-securitycspmidentity-governanceinfrastructure-as-codellm-toolsmcpmodel-context-protocolsqlstackqlxops
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/stackql)Preguntas
- ¿Funciona stackql?
- stackql funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 11 minutos, con 6 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic stackql?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit adc09567d4ba. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar stackql?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,46 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 stackql en instalarse?
- 10,6 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita stackql una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar stackql?
- En la ejecución registrada fallaron 6 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara stackql con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, stackql fue el 72.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de stackql?
- 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.