Original em inglês: https://argusic.com/subject/mediary-scout
mediary-scout
巡影 · 开源 AI 影视自动追更与多网盘媒体库整理工具 / AI agent de código aberto para acompanhamento de mídia em drives de nuvem e NAS (夸克 Quark / UC / 115 / 123 / 光鸭 Guangya / 天翼 Tianyi)
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScript0BSDcommit eecbb4291325
TypeScript, licença 0BSD. O projeto se descreve como: ai agent, cloud drive, docker, electron, emby, homelab, infuse e jellyfin.
mediary-scout executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 41 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Repo installs with Node 22, workflow and web and desktop builds succeed, 5085 tests pass, the standalone web server answers HTTP 200 with migrations and worker started, and the Electron desktop app launches on Xvfb, serves its UI at HTTP 200, and stays up without native-module errors.
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.
- Desktop dev launch: better-sqlite3 built for Node ABI 127, Electron 33 needs ABI 130 (bundled standalone copy)25 minutos
- npm test could not resolve @media-track/workflow before its dist was built4 minutos
- System node is v18 but package.json requires >=22.133 minutos
- Tempo de instalação
- 41 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 38 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test exited 0 (366 passed files, 5085 passed tests); curl -s -o /dev/null -w %{http_code} localhost:PORT/ returned 200 from both the standalone web server and the Electron-launched server; electron --no-sandbox --version returned v33.4.11; npm run typecheck and npm run lint both exited 0
- Tokens de modelo usados
- 1.844.470
- Commit exato testado
- eecbb4291325
- 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.
- `npm run typecheck`: clean. `npm run lint`: clean (0 warnings).
- Web standalone server (`node apps/web/server.js` with an SQLite path): `[instrumentation] registe…
- Desktop app (`electron --no-sandbox` on Xvfb): launched, `[instrumentation] register()` + `[backg…
- Electron `--version` → `v33.4.11`.
**Environment gaps**
- No Docker in container, so the `docker compose up -d` path from the README wasn't executable; the…
- No packaged desktop `.dmg/.exe`; dev-mode Electron was verified.
- No real drive/AI credentials were needed — the app defaults to demo/fake adapters, and the mock-l…
**Final numbers**
- Install: ~6 min elapsed (includes dependency download + builds).
- Total: ~41 min.
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 41, "erro…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 3 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 0BSD, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 41 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 69 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 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, mediary-scout foi o 69º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 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-agentcloud-drivedockerelectronembyhomelabinfusejellyfinmedia-automationmedia-servernasnextjsself-hostedtypescriptvidhub
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/mediary-scout)Perguntas
- mediary-scout executa?
- Sim. mediary-scout executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 41 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou mediary-scout?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit eecbb4291325. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar mediary-scout?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,43: 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 mediary-scout?
- 41 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- mediary-scout 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 mediary-scout?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como mediary-scout se compara às alternativas?
- Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, mediary-scout foi o 69º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de mediary-scout?
- 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.