Original en anglais: https://argusic.com/subject/sleepless-agent

sleepless-agent

🤖 24/7 AI agent that maximizes Claude Code Pro usage via Slack. Auto-processes tasks, manages isolated workspaces, creates Git commits/PRs, and optimizes day/night usage thresholds.

Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit dbeb1c28699b

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agent, anthropic, automation, autonomous agents, claude, claude code, daemon et git automation.

sleepless-agent fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 51 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

Installed and built cleanly in venv; all CLI commands (think/check/report/cancel/trash) work; sle daemon runs the full Slack-mode loop (socket-mode broker, /check success 200, mock task execution COMPLETE) against local mocks; real Anthropic/Slack credentials still needed for genuine end-to-end operation.

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

verdict
Fonctionne avec des mocks
Score Argusic
92 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,72 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
1
dernier test
étoiles
837
forks
111
issues ouvertes
1
observateurs
17
taille
6 MB
créé le
dernier push

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.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de sleepless-agent, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

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.

  • daemon hard-requires SLACK_BOT_TOKEN/SLACK_APP_TOKEN despite README promising CLI-only mode (RuntimeError in SleeplessAgent.__init__)20 minutes
  • no Anthropic credentials available; real API rejects fake keys with 40115 minutes
  • claude CLI missing on PATH and npm global install needs root (EACCES)3 minutes
Temps d'installation
51 minutes
De la machine vierge à la fin
53 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
sle check rc=0 (dashboard HEALTHY); ClaudeCodeExecutor.execute_task rc 0, EVAL COMPLETE; sle daemon logged 'Slack bot started and listening for events', handled WS /check + message, 'send_response: success status=200', stayed up under timeout; claude -p returned 'ACK say hi' via mock; pip install -e . succeeded
Tokens de modèle utilisés
3 253 007
Commit exact testé
dbeb1c28699b
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
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.

- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…
tokens used
3,253,007
All verification is complete and recorded. Here is my final summary and the required result line.
**What happened (all observed)**
- Standard install: `pip install -e .` in a fresh venv built the package and installed cleanly; `sl…
- Real `claude` binary is absent from the container, and `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`…
- With no Anthropic credentials (`Not logged in` / real API returns 401 for fake keys), I stood up …
- Verified end to end: `claude -p` returned `ACK say hi`; `ClaudeCodeExecutor.execute_task` returne…
- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…

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 MIT, selon son hébergeur.

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 51 minutes, plus lente que la médiane des 69 projets comparables mesurés par Argusic.
  • Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, sleepless-agent a été le 70e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 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 partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner1/3Fonctionne avec des mocks92,000,72

Sujets (depuis GitHub)

ai-agentanthropicautomationautonomous-agentsclaudeclaude-codedaemongit-automationpythonslackslack-botsqlitetask-automationworkflow-automationworkspace-management

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/sleepless-agent.svg)](https://argusic.com/subject/sleepless-agent)

Questions

sleepless-agent fonctionne-t-il ?
sleepless-agent fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 51 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé sleepless-agent ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit dbeb1c28699b. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de sleepless-agent ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,72 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 sleepless-agent ?
51 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.
sleepless-agent 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 sleepless-agent ?
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 sleepless-agent se compare-t-il aux alternatives ?
Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, sleepless-agent a été le 70e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour sleepless-agent ?
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.

Discussion