Original em inglês: https://argusic.com/subject/ecomgen
EcomGen
Local-first AI e-commerce image suite generator for individual sellers. Pi Agent storyboards, 25 templates + reusable suites, product-truth pixel protection, OpenAI-compatible & Gemini image providers, AI layering (PNG/PSD), review, edit, and ZIP export. Self-hosted.
Executafonte: GitHubTypeScriptMITcommit 894e7fb62d50
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agent, ai image generation, bullmq, ecommerce, fastify, gemini, image editing e local first.
EcomGen executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 14,1 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
All 11 workspace packages build successfully. Redis 7.4.2 compiled and serves on 127.0.0.1:6379. The API starts and responds 200 on /health. All 615 tests pass (79 test files), and the e2e mock chain (plan-confirm-generate-export-custom template-suite forge-model cast-pattern operations-cancel) passes end-to-end.
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. 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.
- Redis not installed on system (no apt/sudo access)2,5 minutos
- System Node.js v18 - pnpm@11 requires Node 22.13+2 minutos
- sharp native module not loaded - install script skipped because sharp (and its @img/* optional deps) not in pnpm-workspace.yaml allowBuilds list1 minuto
- Build failed on packages/ecom-suite-forge - Node 18 doesn't support import.meta.dirname0,5 minutos
- Tempo de instalação
- 14 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 14 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pnpm build (11 workspace packages) completed; all 615 tests passed across 9 packages (contracts 20, core 63, ecom-suite 6, ecom-skill 48, providers 63, agent 61, api 91, worker 85, web 178); pnpm test:e2e:mock passed full mock chain; API server health endpoint at /health returned HTTP 200 with {"status":"ok","webResearchAvailable":false}
- Tokens de modelo usados
- 305.340
- Commit exato testado
- 894e7fb62d50
- 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
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
1794046988 exec /bin/sh -lc '# First command was around timestamp 1794046140 (10:09:00 UTC) echo "First command: 1794046140" echo "Current: 1794046988" echo "Elapsed: $((1794046988 - 1794046140)) seconds = $(( (1794046988 - 1794046140) / 60 )) min $((… succeeded in 0ms: First command: 1794046140 Current: 1794046988 Elapsed: 848 seconds = 14 min 8 sec tokens used 305,340
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 de todos os 4 erros 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 14,1 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 74 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 75 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, EcomGen foi o 58º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 48 de 75 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.
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-agentai-image-generationbullmqecommercefastifygeminiimage-editinglocal-firstnano-bananaopenai-compatiblepi-agentproduct-imagesproduct-photographyreactredisself-hostedseller-toolssqlitetypescriptvite
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/ecomgen)Perguntas
- EcomGen executa?
- Sim. EcomGen executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 14 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou EcomGen?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 894e7fb62d50. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar EcomGen?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,15: 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 EcomGen?
- 14,1 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- EcomGen 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 EcomGen?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como EcomGen se compara às alternativas?
- Dos 75 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, EcomGen foi o 58º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 48 de 75 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de EcomGen?
- 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.