Original en anglais: https://argusic.com/subject/arkhammirror
ArkhamMirror
Plateforme d'intelligence documentaire local-first, propulsée par AI, pour le journalisme d'investigation.
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit 26e7cd87275c
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : air gapped, data visualization, digital forensics, docker, document intelligence, edge ai, entity extraction et intelligence analysis.
ArkhamMirror fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 19 minutes et a rencontré 4 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The SHATTERED API server runs on http://127.0.0.1:8100 with 26 shards, 559 API endpoints, PostgreSQL+pgvector backend, serving a healthy health-check and Swagger UI. All core services (database, config, storage, chunks, vectors, events, workers, models) report active.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 96 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- pgvector headers missing from extracted pg package3 minutes
- Vector dimension mismatch (1024 default vs 384 actual)2 minutes
- media-forensics shutdown crashes without callback arg to unsubscribe1 minute
- Pretrained embedding model cannot download (no HF access)1 minute
- Temps d'installation
- 19 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 23 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 4 rencontrées, 4 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- curl http://127.0.0.1:8100/health returned 200, openapi.json reported 559 endpoints, /api/shards/ returned 26 shards, Swagger UI at /docs renders. Frame tests: 116 passed, 18 failed (pre-existing), 66 skipped, 4 errors.
- Tokens de modèle utilisés
- 139 814
- Commit exact testé
- 26e7cd87275c
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
- PostgreSQL 16.15 installed from Debian packages (extracting into a non-root directory) with pgvec… - PostgreSQL configured and started on port 5432 - Database `arkhamdb` created with user `arkham` and full migration run - Python virtual environment created with all dependencies installed - All 26 shards installed via `pip install -e` - spaCy `en_core_web_sm` model downloaded **Errors encountered and fixed:** 1. **pgvector include path** - The extracted PostgreSQL packages included an empty server include d… 2. **Vector dimension mismatch** - The initial migration used 1024 dimensions but the default all-M… 3. **media-forensics unsubscribe bug** - Shutdown called `unsubscribe(event)` without the required … 4. **Embedding model offline** - HuggingFace model download fails in this environment (no HF access… 5. **Pre-existing test issues** - Event bus tests fail because `subscribe()` is async but tests cal…
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 19 minutes.
- S'est remis des 4 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,14 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,14 |
Sujets (depuis GitHub)
air-gappeddata-visualizationdigital-forensicsdockerdocument-intelligenceedge-aientity-extractionintelligence-analysisinvestigative-journalismknowledge-graphlocal-llmocroffline-aiopen-sourceosintpalantir-alternativeprivacy-firstragself-hostedsemantic-search
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/arkhammirror)Questions
- ArkhamMirror fonctionne-t-il ?
- Oui. ArkhamMirror fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 19 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé ArkhamMirror ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 26e7cd87275c. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'ArkhamMirror ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,14 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer ArkhamMirror ?
- 19 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- ArkhamMirror a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'ArkhamMirror ?
- 4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour ArkhamMirror ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.