Original en inglés: https://argusic.com/subject/vibe-workflow
Vibe-Workflow
Alternativa gratuita y de código abierto a Weavy AI, Krea Nodes, Freepik Spaces y FloraFauna AI, constructor de flujos de trabajo de IA basado en nodos para pipelines de imágenes y videos generativos.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 121bde4ef049
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, ai workflow builder, artistic intelligence, comfyui, creative tools, fastapi, florafauna ai alternative y freepik spaces alternative.
Vibe-Workflow funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 16 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Frontend Next.js app serves on port 3000, backend FastAPI serves on port 8000 proxying to a mock MuAPI on port 9000; root page and workflow listing page both return HTTP 200, backend health check returns 200, and all workflow API endpoints respond correctly through the mock.
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.
- MuAPI external API key required5 minutos
- Node.js v18 too old for Next.js 16 (requires >=20.9.0)3 minutos
- Mock API returned wrapped object but frontend expected bare array for get-workflow-defs1 minuto
- Tiempo de instalación
- 16 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 16 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl -s http://localhost:3000/ returned 200; curl -s http://localhost:3000/workflow returned 200 (no __next_error__, renders Test Workflow); curl -s http://127.0.0.1:8000/api/health returned {status:healthy}; curl -s http://127.0.0.1:8000/api/workflow/get-workflow-defs returned mock data array; curl -s -X POST http://127.0.0.1:8000/api/workflow/create returned mock creation response; curl -s http://127.0.0.1:9000/health returned mock-ok
- Tokens de modelo usados
- 180.957
- Commit exacto probado
- 121bde4ef049
- 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
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. **MuAPI external API key required** — stood up a schema-correct mock FastAPI server at `localhos…
3. **Mock response format mismatch** — the frontend expected a bare array from `get-workflow-defs`,…
**Verification**:
- Frontend homepage at `localhost:3000` → HTTP 200
- Workflow listing page at `localhost:3000/workflow` → HTTP 200, renders "Test Workflow" from mock …
- Backend health at `127.0.0.1:8000/api/health` → `{"status":"healthy"}`
- Workflow CRUD via backend proxy → all endpoints respond correctly through mock
- Mock MuAPI health → `{"status":"mock-ok"}`
**Running services**:
- Frontend: port 3000
- Backend (FastAPI): port 8000
- Mock MuAPI: port 9000Reproducir 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 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 16 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-Workflow fue el 182.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 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 | 0,03 |
Temas (de GitHub)
aiai-workflow-builderartistic-intelligencecomfyuicreative-toolsfastapiflorafauna-ai-alternativefreepik-spaces-alternativegenerative-aiimage-generationkrea-nodes-alternativenextjsnode-editoropen-sourceself-hosted-aivideo-generationweavyweavy-ai-alternativeweavyaiworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/vibe-workflow)Preguntas
- ¿Funciona Vibe-Workflow?
- Vibe-Workflow funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 16 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Vibe-Workflow?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 121bde4ef049. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Vibe-Workflow?
- 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-Workflow en instalarse?
- 16 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Vibe-Workflow una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Vibe-Workflow?
- 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 Vibe-Workflow con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, Vibe-Workflow fue el 182.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Vibe-Workflow?
- 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.