英文原文: https://argusic.com/subject/sleepless-agent

sleepless-agent

通过 Slack 最大化 Claude Code Pro 使用的 24/7 AI agent。自动处理任务、管理隔离工作区、创建 Git 提交/拉取请求，并优化白天/夜间使用阈值。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonMITcommit dbeb1c28699b

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：ai agent、anthropic、automation、autonomous agents、claude、claude code、daemon 和 git automation.

sleepless-agent 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 51 分钟完成了安装，遇到 3 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。

Installed and built cleanly in venv; all CLI commands (think/check/report/cancel/trash) work; sle daemon runs the full Slack-mode loop (socket-mode broker, /check success 200, mock task execution COMPLETE) against local mocks; real Anthropic/Slack credentials still needed for genuine end-to-end operation.

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
0.72 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
837
fork 数
111
未关闭的 issue
1
关注者
17
大小
6 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 sleepless-agent 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。

  • daemon hard-requires SLACK_BOT_TOKEN/SLACK_APP_TOKEN despite README promising CLI-only mode (RuntimeError in SleeplessAgent.__init__)20 分钟
  • no Anthropic credentials available; real API rejects fake keys with 40115 分钟
  • claude CLI missing on PATH and npm global install needs root (EACCES)3 分钟
安装时间
51 分钟
从冷启动机器到完成
53 分钟
遇到并修复的错误
遇到 3 个，在无人协助的情况下修复了 3 个
结果是如何证明的
sle check rc=0 (dashboard HEALTHY); ClaudeCodeExecutor.execute_task rc 0, EVAL COMPLETE; sle daemon logged 'Slack bot started and listening for events', handled WS /check + message, 'send_response: success status=200', stayed up under timeout; claude -p returned 'ACK say hi' via mock; pip install -e . succeeded
使用的模型 token
3,253,007
测试的确切 commit
dbeb1c28699b
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。

- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…
tokens used
3,253,007
All verification is complete and recorded. Here is my final summary and the required result line.
**What happened (all observed)**
- Standard install: `pip install -e .` in a fresh venv built the package and installed cleanly; `sl…
- Real `claude` binary is absent from the container, and `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`…
- With no Anthropic credentials (`Not logged in` / real API returns 401 for fake keys), I stood up …
- Verified end to end: `claude -p` returned `ACK say hi`; `ClaudeCodeExecutor.execute_task` returne…
- Open gaps I could not close without real credentials: `claude usage` parsing of the welcome scree…
`ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 51, "erro…

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 3 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 51 分钟，慢于 Argusic 测量过的 69 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 70 个 ai-agent 项目中，sleepless-agent 达到运行状态的速度排名第 70，70 个项目中有 43 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。

  • aeon 已验证可运行 · JavaScript · 5 个共同主题
  • flock 已验证可运行 · Go · 5 个共同主题
  • clodfarm 已验证可运行 · Python · 5 个共同主题
  • trinity 已测试，未验证 · Python · 5 个共同主题
  • paperclip 已验证可运行 · TypeScript · 4 个共同主题
  • loop-engineering 已验证可运行 · TypeScript · 4 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92.000.72

主题 (来自 GitHub)

ai-agentanthropicautomationautonomous-agentsclaudeclaude-codedaemongit-automationpythonslackslack-botsqlitetask-automationworkflow-automationworkspace-management

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/sleepless-agent.svg)](https://argusic.com/subject/sleepless-agent)

常见问题

sleepless-agent 能运行吗？
sleepless-agent 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 51 分钟，过程中遇到 3 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 sleepless-agent 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 dbeb1c28699b。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 sleepless-agent 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.72 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。
sleepless-agent 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 51 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
sleepless-agent 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 sleepless-agent 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 3 个问题，其中 3 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。
sleepless-agent 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 70 个 ai-agent 项目中，sleepless-agent 达到运行状态的速度排名第 70，70 个项目中有 43 个达到了运行状态。
sleepless-agent 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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