Original en anglais: https://argusic.com/subject/flowgram-ai
flowgram.ai
FlowGram est un framework de développement de flux de travail extensible avec canevas, formulaire, variable et matériaux intégrés qui aide les développeurs à créer des plateformes de flux de travail IA plus rapidement et plus simplement.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilTypeScriptMITcommit ba1a9630f802
TypeScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai, automation, coze, data flow, diagram, flow, flowchart et graph.
flowgram.ai fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 5 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
FlowGram monorepo builds successfully (73/73 Rush projects), all tests pass across 9 packages with vitest (0 failures), and the demo-free-layout app serves correctly via Rsbuild dev server answering HTTP 200.
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 100 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.
- Node.js v18.19.1 does not satisfy required range >=18.20.3 <19.0.0 || >=20.14.0 <23.0.02 minutes
- Temps d'installation
- 5 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 15 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- rush test exited 0, all 73 projects built; individual vitest runs across 9 packages confirmed 0 failures: utils 191/192 passed, reactive 36/36, canvas-engine/core 108/111, free-layout-core 84/84, fixed-layout-core 12/12, document 52/52, renderer 39/40, runtime-js 298/298, i18n 4/4. Demo dev server at localhost:4567 answered HTTP 200 with valid HTML response
- Tokens de modèle utilisés
- 60 116
- Commit exact testé
- ba1a9630f802
- 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.
echo "Demo server: curl http://localhost:4567/ returned 200"' in /work/repo
Now let me check the runtime-js test that showed an error message to understand it
exec
/bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm" && [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && '"\\. \""'$NVM_DIR/nvm.sh" …
succeeded in 28998ms:
Test Files 32 passed (32)
Tests 298 passed (298)
Everything runs correctly. Here's the final report:
2026-09-28T01:54:58.134714Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0e…
tokens used
60,116
Everything runs correctly. Here's the final report: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 5 minutes.
- S'est remis de 1 erreur 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.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 231 projets ai qu'Argusic a installés et chronométrés, flowgram.ai a été le 111e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 152 sur 231 en ont atteint un.
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.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 5 minutes après le clone.
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 | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,06 |
Sujets (depuis GitHub)
aiautomationcozedata-flowdiagramflowflowchartgraphintegration-frameworkjavascriptno-codenode-based-uireacttypescripttypescript-libraryvisualizationworkflowworkflow-automation
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/flowgram-ai)Questions
- flowgram.ai fonctionne-t-il ?
- Oui. flowgram.ai fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 5 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé flowgram.ai ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ba1a9630f802. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de flowgram.ai ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,06 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 flowgram.ai ?
- 5 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.
- flowgram.ai 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 de flowgram.ai ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment flowgram.ai se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 231 projets ai qu'Argusic a installés et chronométrés, flowgram.ai a été le 111e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 152 sur 231 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour flowgram.ai ?
- L'exécution enregistrée se trouve 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.