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

temps

AI 原生的开源替代方案，可替代 Vercel + Sentry + PostHog + Pingdom + Resend + E2B。提供 440+ 个 CLI 操作，以及适用于 Claude Code、Codex 和 OpenCode 的即插即用技能：部署、分析、会话回放、错误追踪、OpenTelemetry、邮件、沙箱和 AI 网关，全部集成在一个自托管的 Rust 二进制文件中。

可运行来源：GitHub项目主页RustApache-2.0commit de626de65952

Rust，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：ai agents、ai gateway、analytics、ci cd、claude code、coolify alternative、deployment platform 和 devops.

temps 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 75 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。

Temps built from source runs a control-plane server on 127.0.0.1:8081 against a Postgres 17.4 + TimescaleDB/pgvector/pg_tsparser mock database, serves /health 200 and an authenticated API that created and listed a real project; all 276 database migrations and the web console build complete successfully.

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

结论
可运行
Argusic 评分
100 / 100
验证运行的成本
2.08 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
898
fork 数
76
未关闭的 issue
24
关注者
7
大小
362 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 temps 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。

  • Migrations failed: 'unrecognized parameter namespace timescaledb' on plain Postgres mock22 分钟
  • web build failed on container Node 18 (Rspack needs 20.19+)8 分钟
  • pg_tsparser undefined symbol 'pg_atoi' (PG17 removed it)6 分钟
  • System 'unzip' missing4 分钟
安装时间
75 分钟
从冷启动机器到完成
85 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
curled http://127.0.0.1:8081/api/auth/login -> 200 WithCookie and /api/projects -> 200 after creating project demo-app2 (id 1) for a running temps serve built from source; 'temps migrate' exited 0 with '276 migration(s) applied'; migration test suite 43/44 passed; web 'bun run build' exited 0
使用的模型 token
9,991,925
测试的确切 commit
de626de65952
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

观看会话

完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。

第 1 次尝试的录屏，运行于 ，即决定上述结论的那次尝试。 制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。 在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。

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。

**Environment gap (toolchain)** — No Rust, bun, protoc, Docker, or Postgres existed in the containe…
**Database mock** — No Docker/root, so I stood up a schema-correct mock: zonky Postgres 17.4 binari…
**Errors hit (all fixed):** missing `unzip` (extract via Python), `pg_atoi` undefined symbol (C shi…
**Verified end-to-end (tier1_real):**
- `temps --version` → `temps-cli 0.1.0-beta.56-de626de`
- `temps migrate` on the mock → `✓ 276 migration(s) applied`
- `temps serve` booted; `/health` → 200; `/api/auth/login` → `{"success":true,"user_id":1}` with se…
- Migration test suite: 43/44 passed (1 Docker-gated test skipped correctly); unit suites 3+9+4 all…
- Web console: `bun install` (767 packages), `tsc --noEmit` exit 0, `bun run build` exit 0 (11.2 MB…
Only issue while finalizing: `bun run build` needs Node ≥20; I ran it against the container's Node …
The one residual limitation: the `static` preset slug returns "Unknown preset" via this profile's c…
`install_succeeded=true, launch_succeeded=true, test_depth=tier1_real`. `git status` is clean.

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。
  • 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 Apache-2.0 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

  • 安装用了 75 分钟，慢于 Argusic 测量过的 110 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 111 个 ai-agents 项目中，temps 达到运行状态的速度排名第 110，111 个项目中有 83 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。

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。

  • hyperdx 已验证可运行 · TypeScript · 5 个共同主题
  • Tracely-ai 已验证可运行 · Python · 5 个共同主题
  • gatus 已验证可运行 · Go · 4 个共同主题
  • shynet 已验证可运行 · Python · 4 个共同主题
  • agentdock 已验证可运行 · Go · 4 个共同主题
  • sandboxd 已验证可运行 · Go · 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可运行100.002.08

主题 (来自 GitHub)

ai-agentsai-gatewayanalyticsci-cdclaude-codecoolify-alternativedeployment-platformdevopsdockererror-trackingmonitoringopen-sourceopentelemetrypaasposthog-alternativerustself-hostedsentry-alternativesession-replayvercel-alternative

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/temps.svg)](https://argusic.com/subject/temps)

常见问题

temps 能运行吗？
是的。temps 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 75 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 temps 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 de626de65952。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 temps 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 2.08 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。
temps 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 75 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
temps 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 temps 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。
temps 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 111 个 ai-agents 项目中，temps 达到运行状态的速度排名第 110，111 个项目中有 83 个达到了运行状态。
temps 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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