lcu は動作しますか?

lcu は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 44 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は lcu をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 748303e9315e に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

lcu のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.09 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

lcu のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 44 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

lcu には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

lcu のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

lcu の証拠はどこにありますか?

記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/lcu

lcu

Codex のコンピューター使用 (vi) を、アプリから切り離し、任意のハーネス内で使用できるようにします。

モックで動作するソース: GitHub ホームページJavaScriptMITコミット 748303e9315e

JavaScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: accessibility、agent skills、browser automation、claude code、codex cli、computer use、desktop automation、library.

lcu は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 44 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

LCU 0.9.1 installed and verified extracting the official ChatGPT 26.915.31945 (CUA 0.0.16) app fixture, Python 435-test suite passes, adapter tests 88/103 pass, and lcu doctor confirms window listing and screenshot on virtual display.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: モックで動作する
Argusic スコア: 92 / 100
検証した実行のコスト: 0.09 USD (実測)
記録された実行: 1
最終テスト: 2026-10-12
スター: 2,382
フォーク: 158
未解決の Issue: 0
ウォッチャー: 5
サイズ: 13 MB
作成日: 2026-09-22
最終プッシュ: 2026-11-02

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

lcu のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

npm adapter tests: 4 Node 18 MockTimers.enable signature mismatches3 分
npm adapter tests: 3 test files require OMP/Pi harness installations

インストール時間: 44 分
クリーンなマシンから完了まで: 7 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: lcu doctor on DISPLAY=:99 with dbus session returned: 'Window listing: passed (0 windows). Screenshot capture: passed (1 images). Computer use is ready for the first agent call.'
使用したモデルのトークン: 72,062
テストした正確なコミット: 748303e9315e
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
実際のサービスに対する振る舞い: この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

The **npm adapter tests** show 88 pass, 7 fail, 8 skip — the 4 `MockTimers.enable` failures are a N…
The **build** (`python3 scripts/build_bundle.py`) produced a valid archive.
The **install** (`scripts/install.sh` from that archive) succeeded with the official ChatGPT app fi…
**`lcu doctor`** verified window listing and screenshot capture through Xvfb.
tokens used
72,062
All good. Let me compile the final answer now.
The **Python test suite** passes cleanly (435 tests, OK, 2 skipped — both macOS-only self-skips).
The **npm adapter tests** show 88 pass, 7 fail, 8 skip — the 4 `MockTimers.enable` failures are a N…
The **build** (`python3 scripts/build_bundle.py`) produced a valid archive.
The **install** (`scripts/install.sh` from that archive) succeeded with the official ChatGPT app fi…
**`lcu doctor`** verified window listing and screenshot capture through Xvfb.

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
インストールに 44 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 10 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した accessibility のプロジェクト 11 件のうち、lcu は実行状態に達するまでの速さが 9 番目で、11 件中 10 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	1/3	モックで動作した	92.00	0.09	2026-10-12 07:23 UTC

トピック (出典: GitHub)

accessibility agent-skills browser-automation claude-code codex-cli computer-use desktop-automation library linux macos mcp pi-agent x11

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

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

質問

lcu は動作しますか?: lcu は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 44 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は lcu をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 748303e9315e に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
lcu のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.09 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
lcu のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 44 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
lcu には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
lcu のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
lcu は代替のプロジェクトと比べてどうですか?: Argusic がインストールして時間を計測した accessibility のプロジェクト 11 件のうち、lcu は実行状態に達するまでの速さが 9 番目で、11 件中 10 件がそもそも実行状態に達しました。
lcu の証拠はどこにありますか?: 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

lcu

概要