Original em inglês: https://argusic.com/subject/harbor
harbor
Pare de configurar sua pilha de IA. Inicie a usá-la. Um comando traz uma pilha completa de LLM pré-configurada com centenas de serviços para explorar.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 4c20a822f61e
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, automation, bash, cli, container, docker, docker compose e homelab.
harbor executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 12 minutos e encontrou 4 erros, e a sessão inteira foi gravada.
Harbor CLI v0.5.6 installed from source, frontend web app builds, all Deno-based unit tests (41 total) pass, lint self-test green (12 bash rules, 9 compose rules, 1 boost rule, 3 orchestrator checks). Docker-dependent container test matrix blocked.
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 66 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.
- Deno not installed in container2 minutos
- Deno lockfile version mismatch (v5 from newer Deno, installed Deno 2.2.0 writes v4)1 minuto
- Docker daemon not available (no root access)
- shellcheck not installed (optional, used by lint)
- Tempo de instalação
- 12 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 16 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Tokens de modelo usados
- 119.600
- Commit exato testado
- 4c20a822f61e
- 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.
- Como o resultado foi comprovado
- as execuções anteriores a 2026-09-07 não registravam o comando usado para conferir o resultado
- 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
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
2. **Deno not installed**: No Deno in the container. **Fix**: Downloaded Deno binary from GitHub re… 3. **No Docker**: The Harbor project requires Docker to run services and the container-based test m… 4. **No shellcheck**: Lint self-test reported SKIP for shellcheck fixtures. **Fix**: Not needed - t… **What was verified to work (without Docker):** - **Lint self-test**: 12 bash rules PASS, 9 compose rules PASS, 1 boost rule PASS, 3 orchestrator c… - **Full lint passes**: `--bash-rules`, `--compose`, `--boost` all report "clean" - **Docs unit tests**: 13 tests across 3 test files, all PASS - **Test orchestrator unit tests**: 5 tests, all PASS (materializeTrackedRepo, no bind-mount guard,… - **macOS requirements tests**: 22 stubbed tests, all PASS - **Tauri app frontend**: TypeScript compiles cleanly (0 errors), Vite build succeeds producing pro… - **CLI commands work**: `harbor version`, `harbor config get/set`, `harbor skills`, `harbor help` - **Frontend npm install**: 305 packages installed cleanly
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
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Levou 12 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Encontrou 4 erros durante a configuração, 2 dos quais não foram resolvidos.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, harbor foi o 162º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
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 | 2/3 | Não executou | 50,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Executa com mocks | 82,00 | 0,08 |
Tópicos (de GitHub)
aiautomationbashclicontainerdockerdocker-composehomelabllmlocalmcpnpmpackagepypisafetensorsself-hostedservertooltools
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/harbor)Perguntas
- harbor executa?
- harbor executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 12 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou harbor?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4c20a822f61e. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar harbor?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,08: 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 harbor?
- 12 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- harbor 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 harbor?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como harbor se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, harbor foi o 162º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de harbor?
- 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.