英文原文: https://argusic.com/subject/infinite-canvas
infinite-canvas
面向 AI 创作的开源无限画布工作台，集成 AI 生图、参考图编辑、视频生成、Agent 智能助手、画布编排、对话创作、提示词库与素材管理等能力，支持可视化创作流程与多 Agent 协同工作。兼容 OpenAI 接口生态，支持 chatgpt2api、grok2api、flow2api、newapi 等渠道接入。
可运行来源：GitHub项目主页TypeScriptMITcommit dab19adc0847
TypeScript，MIT 许可证.
infinite-canvas 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 4 分钟完成了安装，遇到 4 个错误，并在无人协助的情况下全部修复，整个会话都被记录了下来。
Dependencies installed, dev server serves HTTP 200 with valid SPA HTML, and all 129 tests pass (3 in web/, 126 in canvas-agent/)
agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式
每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 100，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。
概览
项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。
测量了什么
来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。
哪里出了问题，用 agent 自己的话说
agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。
- @ant-design/[email protected] requires antd@^5.11.2 but antd@^6.4.2 is specified in project1 分钟
- Node.js 18.19.1 too old for Vite 7 (requires >=20.19)1 分钟
- bun not found (required by test script)1 分钟
- vite build OOM after 8736 modules on 2GB RAM container1 分钟
- 安装时间
- 4 分钟
- 从冷启动机器到完成
- 32 分钟
- 遇到并修复的错误
- 遇到 4 个，在无人协助的情况下修复了 4 个
- 结果是如何证明的
- npx vite returned 200 on localhost:3000; bun test in web/ returned 3/3 pass; bun test in canvas-agent/ returned 126/126 pass; bun build ./src/main.tsx in web/ succeeded
- 使用的模型 token
- 74,941
- 测试的确切 commit
- dab19adc0847
- 容器镜像
- sha256:cdd920bce783
没有测量什么
另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。
- GPU 显存峰值
- 本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
- 长时间运行的表现
- 每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
录屏的结尾
决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。
- `canvas-agent/` (tsc build): compiles cleanly **Known gap** – `npm run build` (Vite) runs out of memory after transforming 8736 modules on this 2… tokens used 74,941 All tasks complete. Here's the summary: **Install succeeded** – dependencies installed with `--legacy-peer-deps` to resolve the antd v5/v6 … **Dev server launched** – `npx vite --host 0.0.0.0 --port 3000` starts in ~220ms and serves HTTP 20… **Tests verified:** - `web/` (bun test): 3/3 pass - `canvas-agent/` (bun test): 126/126 pass across 8 test files - `canvas-agent/` (tsc build): compiles cleanly **Known gap** – `npm run build` (Vite) runs out of memory after transforming 8736 modules on this 2…
回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。
测试方式
一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.
优势与局限
均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.
顺利的部分
- 在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
- 用 4 分钟完成安装，快于 Argusic 测量过的 34 个同类项目的中位数。
- 在无人介入的情况下从全部 4 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
- 无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
- 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。
不顺利或尚不清楚的部分
- 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。
在 Argusic 安装并计时过的 35 个 TypeScript 项目中，infinite-canvas 达到运行状态的速度排名第 15，35 个项目中有 26 个达到了运行状态。
适合用于
- 在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。
- 快速评估：克隆后 4 分钟它就已经运行起来。
运行历史
嵌入徽章
用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.
[](https://argusic.com/subject/infinite-canvas)常见问题
- infinite-canvas 能运行吗？
- 是的。infinite-canvas 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 4 分钟，过程中遇到 4 个错误，并记录了整个会话。
- Argusic 是如何测试 infinite-canvas 的？
- 在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit dab19adc0847。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
- 测试 infinite-canvas 花了多少钱？
- 得出该结论的那次运行花费 0.07 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
- infinite-canvas 安装需要多长时间？
- 在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 4 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
- infinite-canvas 需要 GPU 吗？
- 启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
- 安装 infinite-canvas 时会出现什么问题？
- 已记录的运行中出现了 4 个问题，其中 4 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
- infinite-canvas 与其他替代方案相比如何？
- 在 Argusic 安装并计时过的 35 个 TypeScript 项目中，infinite-canvas 达到运行状态的速度排名第 15，35 个项目中有 26 个达到了运行状态。
- infinite-canvas 的证据在哪里？
- 这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。