Original em inglês: https://argusic.com/subject/next-ai-draw-io
next-ai-draw-io
Desenhe e edite diagramas do draw.io conversando com uma IA. Aplicativo web, aplicativo desktop e um servidor MCP para Claude Code, Cursor, Codex e VS Code.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit c4ea6957b030
TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, architecture diagram, claude code, deepseek harness, diagram generator, diagrams, draw io e drawio.
next-ai-draw-io executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 3 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Next AI Draw.io production build completes, production server serves the web app at port 6001 returning HTTP 200 with full page content, all 809 unit tests pass, API endpoints respond correctly
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.
- npm install failed due to Node.js 18 incompatibility (electron install requires >=20)3 minutos
- next dev (Turbopack) crashes with 'Too many open files' (os error 24) in container
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 11 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl -s http://172.22.0.73:6001/en returned HTTP 200 with Content-Length:45536 and title 'Next AI Draw.io - AI-Powered Diagram Generator'; curl -s http://172.22.0.73:6001/api/config returned {"accessCodeRequired":false}; npm run test -- --run exited 0, 72 files passed, 809 tests passed
- Tokens de modelo usados
- 60.330
- Commit exato testado
- c4ea6957b030
- 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.
xml-validation.ts Here's what I got working. Let me start a fresh session to make sure things are clean and check if … exec /bin/sh -lc 'kill %1 %2 2>/dev/null; true' in /work/repo succeeded in 0ms: Now let me assemble the final report. The project works end to end. exec /bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"; . "$NVM_DIR/nvm.sh"; timeout 5 curl -s http://172.22.0.73… succeeded in 16ms: API unreachable tokens used 60,330
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.
- Instalado em 3 minutos, mais rápido que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, next-ai-draw-io foi o 72º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 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 3 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 | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,08 |
Tópicos (de GitHub)
aiarchitecture-diagramclaude-codedeepseek-harnessdiagram-generatordiagramsdraw-iodrawiodsh-pluginelectronflowchartgemini-cli-extensionllmmcpmcp-servernextjs
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/next-ai-draw-io)Perguntas
- next-ai-draw-io executa?
- Sim. next-ai-draw-io executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou next-ai-draw-io?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit c4ea6957b030. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar next-ai-draw-io?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,12: 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 next-ai-draw-io?
- 3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- next-ai-draw-io 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 next-ai-draw-io?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como next-ai-draw-io se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, next-ai-draw-io foi o 72º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de next-ai-draw-io?
- 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.