英文原文: https://argusic.com/subject/mirrormate

mirrormate

镜子中的自托管个性化 AI

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页TypeScriptMITcommit 9cb7eae7c301

TypeScript，MIT 许可证. 项目的自我描述：ai、llm inference、local llm、magicmirror、ollama、raspberry pi、self hosted 和 smart home.

mirrormate 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 9.3 分钟完成了安装，遇到 5 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。

MirrorMate installs and builds, its 27-test suite passes, and the built server serves all major pages plus config, memory, and mock-Ollama-backed chat endpoints with verified 200 responses and SQLite persistence on this Node 22 + rebuilt better-sqlite3 setup.

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 92，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
92 / 100
验证运行的成本
0.10 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
495
fork 数
29
未关闭的 issue
4
关注者
2
大小
16 MB
创建于
最近推送

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。

测试 mirrormate 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

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。

  • better-sqlite3 native module segfaulted (built against system libnode.so.109)2 分钟
  • bun official installer failed: unzip is required1 分钟
  • vitest crashed with ERR_REQUIRE_ESM because container had Node 181 分钟
  • chat API returned 500: OPENAI_API_KEY not configured / config not found1 分钟
  • default providers.yaml points at http://studio:11434 which does not exist in container1 分钟
安装时间
9 分钟
从冷启动机器到完成
10 分钟
遇到并修复的错误
遇到 5 个，在无人协助的情况下修复了 5 个
结果是如何证明的
bun run test exited 0 (3 files, 27 tests passed); node .next/standalone/server.js answered 200 on /, /control, /demo, /control/memory, /control/vision, /api/characters, /api/settings, /api/wakeword, /api/stt/config, /api/reminder/config, /api/plugins; POST /api/memories created and GET /api/memories?userId=rag-user returned the record (200); POST /api/chat with mock Ollama returned 200 with a tool-generated message
使用的模型 token
416,497
测试的确切 commit
9cb7eae7c301
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
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

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。

- `bun run test`: `Test Files 3 passed (3), Tests 27 passed (27)` after the fixes.
- Production server (`node .next/standalone/server.js`): `GET /`→200, `/control`→200, `/demo`→200, …
- API: `/api/characters`, `/api/settings`, `/api/wakeword`, `/api/stt/config`, `/api/reminder/confi…
- SQLite-backed persistence: `POST /api/memories` returned the created record (200); `GET /api/memo…
- Mock-backed chat (real LLM→tool→response flow): `POST /api/chat` with mock Ollama returned 200 wi…
**Errors recorded**
1. Bun installer failed (`unzip is required`) — fixed by manual zip extraction with Python.
2. `bun run test` crashed with `ERR_REQUIRE_ESM` under Node 18 — fixed by installing Node 22 (user-…
3. `better-sqlite3` segfaulted (was built against system `libnode.so.109`) — fixed by rebuilding fr…
4. Chat API returned 500 (`OPENAI_API_KEY is not configured`) when pointed at the mock — fixed by p…
5. Local Ollama mock didn't exist (config references `http://studio:11434`) — fixed by standing up …
**Result line**

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

  • 在无人介入的情况下从全部 5 个错误中恢复，说明这些故障的文档足以让人解决。
  • 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

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 安装用了 9.3 分钟，慢于 Argusic 测量过的 230 个同类项目的中位数。
  • 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 231 个 ai 项目中，mirrormate 达到运行状态的速度排名第 154，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • ollama-gui 已验证可运行 · TypeScript · 4 个共同主题
  • jev 已验证可运行 · C++ · 4 个共同主题
  • Lexicon 已验证可运行 · JavaScript · 4 个共同主题
  • home-generative-agent 已测试，未验证 · Python · 4 个共同主题
  • olla 已测试，未验证 · Go · 4 个共同主题
  • deepwiki-open 已验证可运行 · Python · 3 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行92.000.10

主题 (来自 GitHub)

aillm-inferencelocal-llmmagicmirrorollamaraspberry-piself-hostedsmart-homesmart-mirrorvoice-assistant

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.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/mirrormate.svg)](https://argusic.com/subject/mirrormate)

常见问题

mirrormate 能运行吗？
mirrormate 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 9 分钟，过程中遇到 5 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 mirrormate 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 9cb7eae7c301。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 mirrormate 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.10 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。
mirrormate 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 9.3 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
mirrormate 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 mirrormate 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 5 个问题，其中 5 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。
mirrormate 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中，mirrormate 达到运行状态的速度排名第 154，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。
mirrormate 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。

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