Original em inglês: https://argusic.com/subject/crew44
crew44
Orquestre uma equipe de AI agents especialistas em um espaço de trabalho com foco local. Cada papel no seu melhor modelo, com memória e habilidades que se acumulam. Grátis, MIT.
Executafonte: GitHubpágina do projetoGoMITcommit cfcf1e74d9a2
Go, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agents, claude code, codex, coding agent, developer tools, eletron, gemini e local first.
crew44 executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 7 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Daemon builds and serves health endpoint at 127.0.0.1:8080; all 16 Go test packages and all 341 frontend vitest tests pass with Node 22.23.4 and Go 1.26.1.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Node 18.19.1 too old (needs >=20.19.0 for jsdom/html-encoding-sniffer CJS/ESM compat); also Go missing3 minutos
- Tempo de instalação
- 7 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 8 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- go test ./... -> 16/16 packages ok; vitest run -> 21 files, 341 tests passed; daemon boot -> curl /health returned HTTP 200 {"status":"ok"}
- Tokens de modelo usados
- 239.848
- Commit exato testado
- cfcf1e74d9a2
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
5. **Ran vitest frontend tests** — 21 test files, 341 tests passed (after upgrading Node to 22.23.4…
6. **Launched the daemon** — health endpoint returned `{"status":"ok"}` HTTP 200.
tokens used
239,848
Now I have a complete picture. Let me finalize.
**Summary of what I did:**
1. **Installed prerequisites**: Go 1.26.1 was missing, Node 18.19.1 was too old (needs 20+). Instal…
2. **Ran `npm install`** — succeeded with 1307 packages.
3. **Built the Go daemon** — `go build` succeeded.
4. **Ran Go tests** — all 16 packages passed (cached after initial run, all `ok`).
5. **Ran vitest frontend tests** — 21 test files, 341 tests passed (after upgrading Node to 22.23.4…
6. **Launched the daemon** — health endpoint returned `{"status":"ok"}` HTTP 200.Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 7 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 110 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, crew44 foi o 57º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 7 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
ai-agentsclaude-codecodexcoding-agentdeveloper-toolseletrongeminilocal-firstmulti-agentorchestration
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/crew44)Perguntas
- crew44 executa?
- Sim. crew44 executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 7 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou crew44?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit cfcf1e74d9a2. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar crew44?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,06: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar crew44?
- 7 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- crew44 precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar crew44?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como crew44 se compara às alternativas?
- Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, crew44 foi o 57º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de crew44?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.