Englisches Original: https://argusic.com/subject/ghs
ghs
GitHub Search: Plattform, die verwendet wird, um Projekte von GitHub zu crawlen, zu speichern und zu präsentieren, sowie alle damit verbundenen Statistiken.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepageJavaMITCommit 9f108a5799e7
Java, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: bootstrap, crawler, csv export, dataset generation, docker compose, git, github und java 17.
ghs läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 13 Minuten installiert und ist auf 2 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The Java/Maven project compiles, packages, and passes all 14 unit tests. The Spring Boot server starts on port 8080 with H2 database, serves health/info/actuator endpoints at 200, exposes the OpenAPI/Swagger API spec, and the frontend builds to dist/.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- MySQL database required but not available7 Minuten
- Java and Maven not in container3 Minuten
- Installationszeit
- 13 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 16 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- mvn test: 14 passed, 0 failed. curl localhost:8080/api/actuator/health returned 200 with {"status":"UP","groups":["details"]}. curl localhost:8080/api/ returned 200 with Spring Boot response headers. curl localhost:8080/api/openapi returned OpenAPI 3.0 spec with title 'GitHub Search' and paths /, /version, /r/{owner}/{repo}, /r/{id}, /r/topics. npm run build produced dist/ with minified index.html, css, js, and icons.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 717.682
- Genau getesteter Commit
- 9f108a5799e7
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
Let me also clean up the temporary files.
exec
/bin/sh -lc '# Get elapsed time
echo "Install time: ~13 minutes total"' in /work/repo
succeeded in 0ms:
Install time: ~13 minutes total
Here is the complete report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 13, "e…
tokens used
717,682
Here is the complete report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 13, "e…Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat sich von allen 2 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Die Installation dauerte 13 Minuten, langsamer als der Median der 3 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 4 Projekten im Bereich bootstrap, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ghs Platz 3 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 3 von 4 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,24 |
Themen (von GitHub)
bootstrapcrawlercsv-exportdataset-generationdocker-composegitgithubjava-17json-exportmining-software-repositoriesmsrmysqlplatformrepositorysearch-enginespring-bootspring-boot-applicationspring-boot-serversql-dumpxml-export
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ghs)Fragen
- Läuft ghs?
- ghs läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 13 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ghs getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 9f108a5799e7. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ghs gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,24 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von ghs?
- 13 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht ghs eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ghs schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 2 Dinge kaputt, und 2 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet ghs im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 4 Projekten im Bereich bootstrap, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ghs Platz 3 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 3 von 4 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ghs?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.