Englisches Original: https://argusic.com/subject/leanrea

leanrea

Ein 8-KB-Skill, das REA (Reverse Engineer Anything) ersetzt: schlichte CLI-Tools, kein MCP. Benchmark: 38 % schneller, 35 % günstiger.

Nicht verifizierbarQuelle: GitHubPythonMITCommit 09ba4aa0217f

Python, Lizenz MIT.

Argusic konnte leanrea nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

The leanrea SKILL.md can be installed via 'npx skills add aicodeking/leanrea' and is copied into ./.agents/skills/leanrea/; the skill file is present and structurally valid

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 50 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Nicht verifizierbar
Argusic Score
50 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,02 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
2
zuletzt getestet
Sterne
3.990
Forks
608
offene Issues
9
Beobachter
24
Größe
0 MB
erstellt
letzter Push

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.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von leanrea, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • skills CLI (npx skills add) requires Node >= 22.20.0, but system Node is v18.19.1; downloaded Node v22.14.0 as a workaround and the install worked2 Minuten
Installationszeit
2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
2 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
npx [email protected] add aicodeking/leanrea (remote) and add /work/repo (local) both completed successfully, copying 8374 bytes of SKILL.md to ./.agents/skills/leanrea/, confirmed via file listing. npx skills list showed the installed skill. skills-lock.json was created with hash a502dd...
Verbrauchte Modell-Tokens
65.692
Genau getesteter Commit
09ba4aa0217f
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.

{
  "version": 1,
  "skills": {
    "leanrea": {
      "source": ".",
      "sourceType": "local",
      "computedHash": "a502dd556ca6e5cf812baa616a89915e9dd07f569d9419c2824376598739e475"
    }
  }
}
tokens used
65,692

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

  • In 2 Minuten installiert, schneller als der Median der 46 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Hat sich von dem einen Fehler 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.
  • 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.

Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte leanrea Platz 17 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner2/3Lief nicht50,000,02
Argusic Runner1/3Lief nicht50,000,06

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

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

Fragen

Läuft leanrea?
Argusic konnte nicht verifizieren, dass leanrea läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic leanrea getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 09ba4aa0217f. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von leanrea gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 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 leanrea?
2 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 leanrea eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von leanrea schief?
Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet leanrea im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte leanrea Platz 17 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für leanrea?
Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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