Original en inglés: https://argusic.com/subject/zhikuncode
zhikuncode
Codex/Claude Code/Cursor的开源增强版，专注一句话实现复杂长程任务（教育、编程、办公、生活、娱乐、游戏）。部署在你自己的服务器上，团队用浏览器打开就能编程, 包括手机。CLI & Web UI 双入口，Multi-Agent 协作，原生直连千问/DeepSeek 等国产大模型。技能/插件/跨会话记忆，8 层安全沙箱，数据不离开你的机器。Docker 一键部署，MIT 开源，零锁定。
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaMITcommit 0d39e2ddb966
Java, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai coding assistant, chinese llm, docker, llm, multi agent, open source, self hosted y web ui.
zhikuncode funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 21 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Python FastAPI service runs on port 8000 with health endpoint OK; Java Spring Boot backend runs on port 8080 with actuator health status UP and SQLite global+project databases operational; React frontend builds cleanly with 207/223 tests passing; all three tiers (Python 105/107, Java 2392/2454, React 207/223) pass their test suites.
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.
- jsdom@29 requires Node >=20 (container has 18); ESM-only @exodus/bytes cannot be require()d3 minutos
- No JDK 21 available in container (no root)3 minutos
- Missing Python dependency: jsonpath-ng1 minuto
- Log4j2 could not create /work/log directory (relative path ../log resolved outside repo)
- Tiempo de instalación
- 21 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 18 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Python: curl http://127.0.0.1:8000/api/health returned 200 with status=ok and version=1.15.0; Backend: curl http://localhost:8080/actuator/health returned 200 with status=UP and SQLite databases healthy; Backend unit tests: 2392 passed 0 failed 62 skipped BUILD SUCCESS; Frontend unit tests: 207 passed 16 skipped; Frontend build: npm run build produced dist/index.html; Python unit tests: 105 passed 2 skipped
- Tokens de modelo usados
- 90.851
- Commit exacto probado
- 0d39e2ddb966
- 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 veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. 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.
tokens used 90,851 Here's a summary of what was done: ## Errors encountered and fixes 1. **Missing Python dep `jsonpath-ng`**: `src/routers/http_api.py` imports it but it wasn't in `pyp… 2. **jsdom@29 ESM incompatibility with Node 18**: The pinned `jsdom@29` depends on `@exodus/bytes` … 3. **No JDK 21 in container**: No `sudo` access to install packages. Fixed by downloading Adoptium … 4. **Log4j2 `LOG_DIR=../log` resolves outside `/work/repo`**: The relative path `../log` resolves t… ## What works - **Python service** (port 8000): `curl /api/health` → `200`, `status=ok`, `version=1.15.0`. Tests:… - **Java backend** (port 8080): `curl /actuator/health` → `200`, `status=UP` with SQLite global+pro… - **React frontend**: Tests **207 passed, 16 skipped**. Production build creates `dist/index.html`.
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.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 21 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 7 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 8 proyectos de ai-coding-assistant que Argusic ha instalado y cronometrado, zhikuncode fue el 6.º más rápido en llegar a funcionar, y 8 de 8 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)
ai-coding-assistantchinese-llmdockerllmmulti-agentopen-sourceself-hostedweb-ui
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/zhikuncode)Preguntas
- ¿Funciona zhikuncode?
- Sí. zhikuncode funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 21 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic zhikuncode?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 0d39e2ddb966. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar zhikuncode?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,07 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 zhikuncode 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 zhikuncode una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar zhikuncode?
- 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 zhikuncode con las alternativas?
- De los 8 proyectos de ai-coding-assistant que Argusic ha instalado y cronometrado, zhikuncode fue el 6.º más rápido en llegar a funcionar, y 8 de 8 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de zhikuncode?
- Las 2 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.