Original em inglês: https://argusic.com/subject/feedlog
feedlog
Open-source AI customer support for SaaS teams, AI agent, help center, shared inbox, and feedback-to-changelog loop in one self-hostable platform.
Executafonte: GitHubTypeScriptMITcommit 7d760523d3be
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agent, ai customer support, canny alternative, changelog, customer support, featurebase alternative, help center e helpdesk.
feedlog executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 13 minutos e encontrou 4 erros, e a sessão inteira foi gravada.
Dependencies installed (pnpm 10.15.0, Node 22.23.4), project builds, full DB schema migrated on PostgreSQL 16 with pgvector, and dev server runs on port 3000 returning 200 on /health and /. 226 of 233 runnable tests pass; 5 pre-existing failures remain. 4 files could not execute due to Nuxt alias extraction limits.
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 95 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.
- No PostgreSQL 17+ available; root not available for apt5 minutos
- Node.js v18 too old for Nuxt 4 (needs 22+)2 minutos
- pnpm not installed1 minuto
- 5 pre-existing test failures: agent-v1 AI visibility test (Organization not found fixture issue), 4 inbox-scheduler help-indexing timing tests (race conditions in scheduler)
- Tempo de instalação
- 13 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 14 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pnpm build exited 0 -> .output/server/index.mjs (115 MB); pnpm dev on localhost:3000 returned HTTP 200 on /health and / (full SSR HTML); node --test runner: 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files (4 skipped: 2 need Nuxt #layers alias, 2 need dev-server DB==test DB)
- Tokens de modelo usados
- 148.173
- Commit exato testado
- 7d760523d3be
- 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.
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\":true,\"launch_succeeded\":true,\"install_…
succeeded in 0ms:
The result has been printed as required. Here's a concise summary of what was accomplished:
**Setup:** Fixed three infrastructure gaps (Node 18→22, missing pnpm, no PostgreSQL) by downloading…
**Build & Launch:** `pnpm install` → `pnpm build` → `pnpm migrate` all succeeded. Dev server runs o…
**Tests:** 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files. Four files couldn't run due to Nuxt…
tokens used
148,173
The result has been printed as required. Here's a concise summary of what was accomplished:
**Setup:** Fixed three infrastructure gaps (Node 18→22, missing pnpm, no PostgreSQL) by downloading…
**Build & Launch:** `pnpm install` → `pnpm build` → `pnpm migrate` all succeeded. Dev server runs o…
**Tests:** 226 pass, 5 fail, 2 skip across 45 of 49 test files. Four files couldn't run due to Nuxt…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.
- 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 13 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 74 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Encontrou 4 erros durante a configuração, 1 dos quais não foi resolvido.
- 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, feedlog foi o 52º 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-customer-supportcanny-alternativechangelogcustomer-supportfeaturebase-alternativehelp-centerhelpdeskintercom-alternativeknowledge-baseproduct-feedbackroadmapself-hosted
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/feedlog)Perguntas
- feedlog executa?
- Sim. feedlog executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 13 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou feedlog?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7d760523d3be. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar feedlog?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,17: 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 feedlog?
- 13 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- feedlog 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 feedlog?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como feedlog se compara às alternativas?
- Dos 75 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, feedlog foi o 52º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 48 de 75 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de feedlog?
- 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.