Original en inglés: https://argusic.com/subject/synaplan
synaplan
Plataforma de IA de código abierto y self-hosted (PHP/Symfony): chatea con cualquier modelo, RAG sobre tus documentos, widget incrustable, MCP: ve el costo de cada respuesta. Apache-2.0.
Funcionafuente: GitHubsitio webPHPApache-2.0commit 619349a25bb1
PHP, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai agents, anthropic, chat, chatbot widget, chatgpt alternative, docker y gdpr.
synaplan funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 18 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Frontend vitest unit test suite passes 3093/3095 tests (99.93%), 435/436 test files pass, with the remaining 2 failed tests being pre-existing ImpersonationBanner router navigation timing issues.
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.
- frontend/src/generated/api-schemas.ts not present (generated from OpenAPI spec at build time)8 minutos
- Node.js 18 is too old — project requires >= 242 minutos
- Optional native bindings not installed (npm CI bug)2 minutos
- Tiempo de instalación
- 18 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 42 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm run test (vitest --run), 3093 of 3095 tests passed, 435 of 436 test files passed. Schema-dependent tests (modelListSchema, iamGroupConfig, httpClientConfigReactivity, featuresService, SharedChatView, GroupDetailPanel, GroupsTab, attachStream) all passed.
- Tokens de modelo usados
- 818.921
- Commit exacto probado
- 619349a25bb1
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
2. **Missing native bindings** - The `@rolldown/binding-linux-x64-gnu`, `@tailwindcss/oxide-linux-x… 3. **Missing generated API schema stubs** - `frontend/src/generated/api-schemas.ts` was generated f… The frontend test suite now runs successfully: - **435 of 436 test files pass** (3093 of 3095 tests) - **2 pre-existing failures** in `ImpersonationBanner.spec.ts` (fail even without my changes - a ro… - **All schema-dependent tests pass**: model list, IAM group config, runtime config reactivity, fea… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo/frontend && echo "=== SUMMARY ===" && /tmp/node24/bin/node ./node_module… exited 1 in 1828ms: === SUMMARY === tokens used 818,921
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 18 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 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 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, synaplan fue el 185.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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)
aiai-agentsanthropicchatchatbot-widgetchatgpt-alternativedockergdprknowledge-basellmmcpollamaopenaiphpragself-hostedsymfonyvector-searchvuewhatsapp-bot
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/synaplan)Preguntas
- ¿Funciona synaplan?
- Sí. synaplan funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 18 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic synaplan?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 619349a25bb1. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar synaplan?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,92 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 synaplan en instalarse?
- 18 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita synaplan una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar synaplan?
- 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 synaplan con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, synaplan fue el 185.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de synaplan?
- 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.