Original en anglais: https://argusic.com/subject/hajimari
hajimari
Hajimari est une page de démarrage/dashboard de navigateur, belle et personnalisable, avec la découverte d'applications Kubernetes.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilGoApache-2.0commit b07024d99794
Go, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : dashboard, kubernetes et startpage.
hajimari fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 8 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Hajimari server binary builds and runs on port 3000, serving the Svelte frontend (HTTP 200) and all JSON API endpoints (startpage, apps, bookmarks) with the in-memory store.
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.
- internal/hajimari/crdapps/apps.go:72: logger.Error called with printf-style formatting directive instead of logger.Errorf1 minute
- Temps d'installation
- 8 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 8 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- curl -s -o /dev/null -w "%{ http_code}" http://localhost:3000/ returned 200; curl -s http://localhost:3000/startpage returned 200 with valid JSON; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/apps returned 200; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/bookmarks returned 200
- Tokens de modèle utilisés
- 92 837
- Commit exact testé
- b07024d99794
- 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.
- App launched on port 3000 with `memory: true` config (avoiding the `/data` filesystem and kubecon…
- `GET /` → HTTP 200 (1574 bytes) - serves the Svelte frontend
- `GET /startpage` → HTTP 200 (1315 bytes) - returns JSON with config defaults
- `GET /apps` → HTTP 200 (3 bytes - empty array, no Kubernetes cluster available)
- `GET /bookmarks` → HTTP 200 (3 bytes - empty array)
The app works as a standalone web server without Kubernetes by using the in-memory store. A real Ku…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 8…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 8, "errors": [{"msg": "int…
tokens used
92,837Revoir 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 8 minutes, plus vite que la médiane des 6 projets comparables mesurés par Argusic.
- 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 Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 7 projets dashboard qu'Argusic a installés et chronométrés, hajimari a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 5 sur 7 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 8 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 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,12 |
Sujets (depuis GitHub)
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/hajimari)Questions
- hajimari fonctionne-t-il ?
- Oui. hajimari fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 8 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé hajimari ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit b07024d99794. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'hajimari ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,05 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 hajimari ?
- 8 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.
- hajimari 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'hajimari ?
- 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 hajimari se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 7 projets dashboard qu'Argusic a installés et chronométrés, hajimari a été le 3e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 5 sur 7 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour hajimari ?
- 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.