Original em inglês: https://argusic.com/subject/phantom
phantom
Um colega de IA com seu próprio computador. Auto-evoluível, memória persistente, servidor MCP, coleta segura de credenciais, identidade de e-mail. Construído no Claude Agent SDK.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit f8c7ab42d885
TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai agents, ai coworker, anthropic, autonomous agents, bun, claude, docker e llm.
phantom executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
2639 tests pass, the HTTP server starts on port 3100 and returns 302 on GET /, and the CLI phantom doctor command reports the project configuration is valid.
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 60 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.
- Bun treats `process.env.VAR = undefined` as string "undefined" (9 chars) instead of removing the variable8 minutos
- Container has /.dockerenv file, causing false Docker detection in prompt-assembler test2 minutos
- afterEach env restore leaked undefined across test files2 minutos
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 34 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npx bun test exited 0: 2639 passed, 0 failed
- Tokens de modelo usados
- 180.607
- Commit exato testado
- f8c7ab42d885
- 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.
# Summary
**Install**: `npm install --legacy-peer-deps` (since `bun` is not in PATH, `npx bun` is used instea…
**Test suite**: All 2639 tests pass (0 failures). 10 skipped (pre-existing integration tests requir…
**App launch**: The HTTP server starts and listens on port 3100, returning 302 redirect on `/`.
**9 bugs fixed** (all related to `process.env.X = undefined` string coercion in Bun + `/.dockerenv`…
All fixes were in test files — the production code is correct.
exec
/bin/sh -lc "cd /work/repo && echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"ins…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 1, "errors": [{"msg": "Bun…
tokens used
180,607Reproduzir 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 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 110 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, phantom foi o 16º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 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 1 minuto 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 | 0,31 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,01 |
Tópicos (de GitHub)
ai-agentsai-coworkeranthropicautonomous-agentsbunclaudedockerllmmcpself-evolutionslacktypescript
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/phantom)Perguntas
- phantom executa?
- Sim. phantom executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou phantom?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit f8c7ab42d885. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar phantom?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,31: 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 phantom?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- phantom 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 phantom?
- 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 phantom se compara às alternativas?
- Dos 111 projetos de ai-agents que a Argusic instalou e cronometrou, phantom foi o 16º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 83 de 111 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de phantom?
- 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.