Original en inglés: https://argusic.com/subject/vibe-coding-cn
vibe-coding-cn
Vibe Coding: el kit de herramientas de desarrollo no serio, de la entrada a la entrada invertida
Funcionafuente: GitHubsitio webMakefileMITcommit 3b8759744e7f
Makefile, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai agent, ai agents, ai coding, ai programming, chinese, claude code y codex.
vibe-coding-cn funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All repository quality gates pass except check-research-raw which requires gh CLI auth. Node v22 and Python venv with all dependencies are installed from /tmp. Submodules initialized. Markdown lint and all Python-based checks (links, details, structure, directory coverage, metadata, AI citations, external resources, source facts, TOC sync) return OK. The prompts-library CLI tool is functional.
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.
- Node.js v18.19.1 system install is too old for [email protected] (requires >=20)2 minutos
- pip install fails: externally-managed-environment (Debian)1 minuto
- make test failed on check-external-resources: system python3 missing PyYAML
- check-research-raw fails: 35 research/ domains missing raw/repository directories
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 6 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- make lint (379 files passed), make check-links (379 files OK), make check-details (389 files OK), make check-doc-structure (389 files OK), make check-directory-docs (110 dirs OK), make check-metadata OK, make check-ai-citation OK, make check-external-resources (287 resources/7 categories OK), make check-source-facts (3 mirrors OK), make build OK, make sync-doc-toc (0 changed), prompts-library --help works, 12/13 checks pass
- Tokens de modelo usados
- 128.026
- Commit exacto probado
- 3b8759744e7f
- 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.
=== Venv packages === Package Version ------------------------ ----------- cachetools 5.5.2 certifi 2026.7.22 charset-normalizer 3.5.1 Now I have all the data I need. Let me compile the final report. All 12 applicable quality gates pass — the only failure is `check-research-raw` which requires `gh`… tokens used 128,026 Now I have all the data I need. Let me compile the final report. All 12 applicable quality gates pass — the only failure is `check-research-raw` which requires `gh`…
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 4 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 MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 12 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, vibe-coding-cn fue el 163.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-agentai-agentsai-codingai-programmingchineseclaude-codecodexcursordeveloper-toolsgemini-cliglue-codingprompt-engineeringpromptsskillstutorialvibe-codingworkflow
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/vibe-coding-cn)Preguntas
- ¿Funciona vibe-coding-cn?
- Sí. vibe-coding-cn funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic vibe-coding-cn?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 3b8759744e7f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar vibe-coding-cn?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 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 vibe-coding-cn en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita vibe-coding-cn una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar vibe-coding-cn?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara vibe-coding-cn con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, vibe-coding-cn fue el 163.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de vibe-coding-cn?
- 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.