Englisches Original: https://argusic.com/subject/gpt-promo-scanner
gpt-promo-scanner
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Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMITCommit be528fef2d59
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: chatgpt, chatgpt business, chatgpt team, clash, cloudflare bypass, curl cffi, discount und openai.
gpt-promo-scanner läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 43 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.
Repo installs cleanly and every scanning script (auto_scan, discover_codes, verify, open_stripe, partner_scan, and the us/mega/uk scanners) ran and produced valid output against the local mock of the ChatGPT API and Clash proxy; open_stripe.py works after switching its hardcoded proxy to the project config-driven proxy.
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.
- open_stripe.py hardcoded proxy http://127.0.0.1:7890 (closed in container) instead of using config/env proxy, always failing with curl(7) connect error15 Minuten
- Project requires a ChatGPT accessToken and a Clash proxy; none exist in the container, so real chatgpt.com calls return 40315 Minuten
- Installationszeit
- 43 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 43 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- .venv/bin/python discover_codes.py --cross exited 0 (490 tested, 11 ELIGIBLE, 15 EXISTS, 0 errors); .venv/bin/python auto_scan.py exited 0 (11 working codes, scan_results.json and stripe_urls.txt written); .venv/bin/python open_stripe.py thealloynetwork US eyJmock123 exited 0 and printed https://checkout.stripe.com/c/pay/cs_test_mock123
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 4.194.736
- Genau getesteter Commit
- be528fef2d59
- 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.
- The project builds and runs: `pip install -r requirements.txt` succeeded inside `.venv` (Python 3… - Because the real Argusic API requires a ChatGPT accessToken plus a Clash proxy, I stood up a sche… - Results observed: `discover_codes.py --cross` → exit 0, 490 tested, 11 ELIGIBLE / 15 EXISTS / 0 e… - One real defect found and fixed (only code change in the tree): `open_stripe.py` hardcoded its pr… tokens used 4,194,736 Approximately 43 minutes elapsed, well within the 90-minute limit. **Final report** - The project builds and runs: `pip install -r requirements.txt` succeeded inside `.venv` (Python 3… - Because the real Argusic API requires a ChatGPT accessToken plus a Clash proxy, I stood up a sche… - Results observed: `discover_codes.py --cross` → exit 0, 490 tested, 11 ELIGIBLE / 15 EXISTS / 0 e… - One real defect found and fixed (only code change in the tree): `open_stripe.py` hardcoded its pr…
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 43 Minuten, langsamer als der Median der 4 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 5 Projekten im Bereich chatgpt, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gpt-promo-scanner Platz 5 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 2 von 5 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 | 0,89 |
Themen (von GitHub)
chatgptchatgpt-businesschatgpt-teamclashcloudflare-bypasscurl-cffidiscountopenaipromo-codepromo-codesproxypythonstripeweb-scraping
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/gpt-promo-scanner)Fragen
- Läuft gpt-promo-scanner?
- gpt-promo-scanner läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 43 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic gpt-promo-scanner getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit be528fef2d59. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von gpt-promo-scanner gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,89 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 gpt-promo-scanner?
- 43 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 gpt-promo-scanner eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von gpt-promo-scanner 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 gpt-promo-scanner im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 5 Projekten im Bereich chatgpt, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte gpt-promo-scanner Platz 5 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 2 von 5 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für gpt-promo-scanner?
- 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.