Englisches Original: https://argusic.com/subject/monolingual
monolingual
Die umfassendsten universellen, mehrsprachigen und einsprachigen Wörterbücher, ideal für E-Reader, Smartphones, Tablets und Desktop-Apps. Angetrieben von Wiktionary.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 145d71595f3e
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: bilingual, dict, dictionary, ebook reader, goldendict, kindle, kindlegen und kobo.
monolingual läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 60 Minuten installiert und ist auf 10 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Dependencies installed, build imports correctly, kindling binary works, 90/96 tests pass (the 6 failures are pre-existing render/get_word tests that depend on unavailable template data).
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.
- pip install failed on git submodule wikitextprocessor (hung on clone)15 Minuten
- Stale pre-built SQLite DB (5 rows, missing cacheable column) kept reverting10 Minuten
- kindling binary missing at ~/.local/bin/kindling5 Minuten
- parse test fixture produced .xml.bz2 only, parse.main() needs .xml3 Minuten
- _get_cache_exclusions() crashed with no such column: cacheable on fresh DBs3 Minuten
- pyproject.toml filterwarnings pattern mismatched imghdr deprecation message2 Minuten
- Installationszeit
- 60 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 71 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 10 aufgetreten, 10 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest tests/ returned 90 passed, 6 failed (all 6 failures are pre-existing render/get_word tests that depend on unavailable template data). kindling --help prints usage. wikidict imports successfully.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 1.414.643
- Genau getesteter Commit
- 145d71595f3e
- 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.
============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.12.3, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0 -- /work/repo/venv/bin/python cachedir: .pytest_cache rootdir: /work/repo configfile: pyproject.toml collecting ... collected 1 item tests/test_3_convert.py::test_simple PASSED [100%] ============================== 1 passed in 0.36s =============================== Everything is solid. Here's the final result: tokens used 1,414,643 Everything is solid. Here's the final result:
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 60 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 10 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.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
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 | 0,82 |
Themen (von GitHub)
bilingualdictdictionaryebook-readergoldendictkindlekindlegenkobokoreadermonolingualmultilingualplatopocketbookpythonreader-dictstardictwiktionarywiktionary-dumpwiktionary-parser
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/monolingual)Fragen
- Läuft monolingual?
- monolingual läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 60 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 10 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic monolingual getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 145d71595f3e. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von monolingual gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,82 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 monolingual?
- 60 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 monolingual eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von monolingual schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 10 Dinge kaputt, und 10 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für monolingual?
- 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.