Original em inglês: https://argusic.com/subject/hajimari
hajimari
Hajimari é um startpage/dashboard bonito e customizável para navegador com descoberta de aplicações Kubernetes.
Executafonte: GitHubpágina do projetoGoApache-2.0commit b07024d99794
Go, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: dashboard, kubernetes e startpage.
hajimari executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 8 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Hajimari server binary builds and runs on port 3000, serving the Svelte frontend (HTTP 200) and all JSON API endpoints (startpage, apps, bookmarks) with the in-memory store.
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 96 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.
- internal/hajimari/crdapps/apps.go:72: logger.Error called with printf-style formatting directive instead of logger.Errorf1 minuto
- Tempo de instalação
- 8 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
- curl -s -o /dev/null -w "%{ http_code}" http://localhost:3000/ returned 200; curl -s http://localhost:3000/startpage returned 200 with valid JSON; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/apps returned 200; curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3000/bookmarks returned 200
- Tokens de modelo usados
- 92.837
- Commit exato testado
- b07024d99794
- 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.
- App launched on port 3000 with `memory: true` config (avoiding the `/data` filesystem and kubecon…
- `GET /` → HTTP 200 (1574 bytes) - serves the Svelte frontend
- `GET /startpage` → HTTP 200 (1315 bytes) - returns JSON with config defaults
- `GET /apps` → HTTP 200 (3 bytes - empty array, no Kubernetes cluster available)
- `GET /bookmarks` → HTTP 200 (3 bytes - empty array)
The app works as a standalone web server without Kubernetes by using the in-memory store. A real Ku…
exec
/bin/sh -lc "echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_minutes\": 8…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 8, "errors": [{"msg": "int…
tokens used
92,837Reproduzir 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.
- Instalado em 8 minutos, mais rápido que a mediana dos 6 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 7 projetos de dashboard que a Argusic instalou e cronometrou, hajimari foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 5 de 7 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 8 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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa | 100,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,12 |
Tópicos (de GitHub)
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/hajimari)Perguntas
- hajimari executa?
- Sim. hajimari executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 8 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou hajimari?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit b07024d99794. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar hajimari?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,05: 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 hajimari?
- 8 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- hajimari 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 hajimari?
- 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 hajimari se compara às alternativas?
- Dos 7 projetos de dashboard que a Argusic instalou e cronometrou, hajimari foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 5 de 7 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de hajimari?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.