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

mulmoclaude

あなた自身のコンピュータであなた自身の AI アシスタントを育ててください。ローカルファーストかつ MIT ライセンスです。メモリ、データ、およびアプリは、ワークスペース内のプレーンファイルとして保持されます。チャットは適切な GUI (ウィキ、スプレッドシート、チャート、フォーム、3D) を呼び出します。プログラミング不要で、たった一人のための小さなアプリを構築できます。

動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット d7dadff432a4

TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agents、ai assistant、ai native、chat ui、claude、claude code、knowledge management、local first.

mulmoclaude は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 9 分でインストールし、4 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。

Dependencies install, workspace packages build, plugin codegen, 11180 unit tests pass, and the Express API server starts on port 3001 and responds to authenticated API requests.

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 60 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
60 / 100
検証した実行のコスト
0.18 USD (実測)
記録された実行
2
最終テスト
スター
386
フォーク
64
未解決の Issue
39
ウォッチャー
3
サイズ
54 MB
作成日
最終プッシュ

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 。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。

mulmoclaude 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。

  • Node.js v18.19.1 is too old (project requires >=22.19)2 分
  • Workspace package dist/ missing (ERR_MODULE_NOT_FOUND @mulmoclaude/accounting-plugin)2 分
  • Server crashed: ~/.claude/ not found (assertClaudeFiles exits process)2 分
  • yarn not found on system PATH1 分
インストール時間
9 分
クリーンなマシンから完了まで
9 分
遭遇したエラーと修正したエラー
4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
yarn test exited 0: 11180 passed, 0 failed, 14 skipped. Server started on :3001, GET /api/sessions with Bearer token returned HTTP 200 with session list.
使用したモデルのトークン
253,281
テストした正確なコミット
d7dadff432a4
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

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 2 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

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。

2. **yarn not found** — system package manager lacked yarn. Used corepack (bundled with Node.js 22)…
3. **`yarn install`** — completed in 41s with peer-dependency warnings only (non-fatal).
4. **`yarn build:packages`** — initially failed because `@mulmoclaude/accounting-plugin/dist/shared…
5. **`yarn plugins:codegen`** — succeeded, discovered 17 metas.
**Test verification:**
- `yarn test` ran the full node:test suite: **11180 passed, 0 failed, 14 skipped** across 2399 suit…
**Server verification:**
- The server crashed on startup because `isDockerAvailable()` calls `assertClaudeFiles()` which che…
- **Fix**: Set `DISABLE_SANDBOX=1` to bypass the sandbox/claude check.
- Server started on port 3001, logging: `[server] listening port=3001`.
- `curl -H "Authorization: Bearer $(cat ~/mulmoclaude/.session-token)" http://localhost:3001/api/se…
- Docker and Gemini warnings are expected (no docker daemon, no API key in this container).

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

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 4 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。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
  • 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • インストールに 9 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 110 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、mulmoclaude は実行状態に達するまでの速さが 67 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
  • 手早く評価したい場合: クローンから 9 分後には動作していました。

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。

  • Codync 動作を検証済み · Rust · 共通のトピック 6 件
  • Agentlas-OS 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 6 件
  • Compartment 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 6 件
  • iva-agent 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 6 件
  • dots 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 5 件
  • projectmem 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 5 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner2/3動作した100.000.18
Argusic Runner1/3動作しなかった20.000.21

トピック (出典: GitHub)

ai-agentsai-assistantai-nativechat-uiclaudeclaude-codeknowledge-managementlocal-firstmcpno-codepersonal-assistantpersonal-wikipluginsprivacyschema-drivenself-hostedtypescript

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/mulmoclaude.svg)](https://argusic.com/subject/mulmoclaude)

質問

mulmoclaude は動作しますか?
はい。mulmoclaude は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 9 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は mulmoclaude 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 d7dadff432a4 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
mulmoclaude 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 0.18 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。
mulmoclaude 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 9 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。
mulmoclaude 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。
mulmoclaude 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 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 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。
mulmoclaude 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 ai-agents のプロジェクト 111 件のうち、mulmoclaude は実行状態に達するまでの速さが 67 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
mulmoclaude の証拠はどこにありますか?
記録された 2 回の実行すべて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。

Discussion