Original en anglais: https://argusic.com/subject/radar
radar
L'interface Kubernetes open source qui manquait, avec un serveur MCP intégré pour les AI agents. Découvrez ce qui est cassé, pourquoi, et ce qui a changé. Issues, Topologie, chronologie des événements, Helm, GitOps, trafic de services en direct et audits de cluster, le tout dans un seul binaire Go.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilGoApache-2.0commit 74ddfa9b88a0
Go, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : ai agents, argocd, cloud native, fluxcd, gitops, helm, k8s et kubectl plugin.
radar fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 21 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Radar builds from source and runs; frontend is built and embedded, Go binary serves the UI at localhost:9282, and all unit tests pass.
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 92 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.
- Go not installed (required Go 1.26+)2 minutes
- Node.js v18.19.1 is too old (project requires >=20)2 minutes
- Timeline test TestSQLiteStore_StartCleanupLoop_PrunesByMaxSizeWithoutRetention had a race/deadline of 2s that was too short1 minute
- Temps d'installation
- 21 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 21 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Tokens de modèle utilisés
- 343 393
- Commit exact testé
- 74ddfa9b88a0
- 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.
- Comment le résultat a été prouvé
- les exécutions antérieures au 2026-09-07 n'enregistraient pas la commande utilisée pour vérifier le résultat
- 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
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
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.
2026/09/05 20:41:26 "GET http://localhost:9282/ HTTP/1.1" from 127.0.0.1:54830 - 200 1623B in 79.41… 200 The app serves the UI at HTTP 200. Everything works. Let me compute the elapsed minutes and write t… Start time: ~20:20 (from the session start). Let me check exec /bin/sh -lc 'echo "Start: 20:20 -- End: $(date +%H:%M)"' in /work/repo succeeded in 0ms: Start: 20:20 -- End: 20:41 About 21 minutes elapsed. Let me produce the final report. tokens used 343,393 About 21 minutes elapsed. Let me produce 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
- S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
- Mesuré 3 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Installation en 21 minutes, plus lente que la médiane des 110 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, radar a été le 91e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
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 avec des mocks | 92,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Délai dépassé | 0,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Délai dépassé | 0,00 | 0,09 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentsargocdcloud-nativefluxcdgitopshelmk8skubectl-pluginkuberneteskubernetes-dashboardkubernetes-debuggingkubernetes-mcpkubernetes-monitoringkubernetes-toolskubernetes-troubleshootingkubernetes-uimcpmcp-servermodel-context-protocolself-hosted
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/radar)Questions
- radar fonctionne-t-il ?
- radar fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 21 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé radar ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 74ddfa9b88a0. 3 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de radar ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,12 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 radar ?
- 21 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.
- radar 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 radar ?
- 3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment radar se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, radar a été le 91e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour radar ?
- Les 3 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.