Englisches Original: https://argusic.com/subject/mianshiya
mianshiya
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LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 7354f4859b74
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, ai agents, algorithm, ant design, backend, cpp, css und database.
mianshiya läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 15 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The React frontend builds and its dev server serves the 面试鸭 homepage with HTTP 200 on port 8000, and the Node backend starts and serves its static-data API (POST /api/tag/get/map returning HTTP 200 with JSON) on port 7592; data/auth endpoints still require real Tencent CloudBase, MongoDB and Redis credentials.
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 100 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.
- Backend server crashed at startup with 'ReferenceError: File is not defined' from undici 7.30.1 (pulled transitively by cheerio 1.2.0, which requires Node 20 globals that Node 18.19 lacks)3 Minuten
- npm install failed with ERESOLVE peer dependency conflict (braft-editor requires react ^16 while project uses react ^17); yarn is not installed2 Minuten
- umi/webpack build and dev failed under Node 18 with ERR_OSSL_EVP_UNSUPPORTED (webpack 5 MD4 hash rejected by OpenSSL 3)2 Minuten
- Backend crashed on any request without an Origin header: ERR_HTTP_INVALID_HEADER_VALUE 'undefined' for Access-Control-Allow-Origin in server/src/server.js CORS middleware2 Minuten
- Database/auth-backed endpoints (question search, login, etc.) need real Tencent CloudBase env/secretId/secretKey plus Redis/MongoDB; the shipped config uses placeholder values (env 'mianshiya-xxx', secretId/secretKey 'xxx')
- Installationszeit
- 15 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 13 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://localhost:8000/ returned 200; curl -s -X POST http://localhost:7592/api/tag/get/map -H 'Content-Type: application/json' -d '{}' returned HTTP 200 with JSON body; npm run build exited 0 with 'Webpack: Compiled successfully'; backend log showed 'server start at 7592, env = local'
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 313.244
- Genau getesteter Commit
- 7354f4859b74
- 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
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
res.setHeader('Access-Control-Allow-Credentials', 'true');
// 允许的地址 http://127.0.0.1:9000 这样的格式
const origin = req.get('Origin');
if (origin) {
res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', origin);
}
// 允许跨域请求的方法
res.setHeader('Access-Control-Allow-Methods', 'POST, GET, OPTIONS, DELETE, PUT');
Now I'll produce the final report.
tokens used
313,244
Now I'll produce the final report.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 auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 15 Minuten, langsamer als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte mianshiya Platz 177 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
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
Themen (von GitHub)
aiai-agentsalgorithmant-designbackendcppcssdatabasefrontendgolanginterviewjavajavascriptnodejsprogrammerpythonreactredistypescript
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/mianshiya)Fragen
- Läuft mianshiya?
- Ja. mianshiya läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 15 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic mianshiya getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 7354f4859b74. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von mianshiya gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,12 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 mianshiya?
- 15 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 mianshiya eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von mianshiya schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet mianshiya im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte mianshiya Platz 177 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für mianshiya?
- 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.