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

pezzo

Open-Source, entwicklerzentrierte LLMOps-Plattform zur Optimierung von Prompt-Design, Versionsverwaltung, sofortiger Bereitstellung, Zusammenarbeit, Fehlerbehebung, Beobachtbarkeit und mehr.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepageTypeScriptApache-2.0Commit 0787e3c037ad

TypeScript, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, devtools, gpt 3, gpt 4, hacktoberfest, javascript, langchain und llm.

pezzo läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 7 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.

Pezzo server built successfully and started on port 3000, returning HTTP 200 with status OK and version 0.8.0 from /api/healthz. All nx targets (build, test) pass. Mock infrastructure for ClickHouse, Redis, Supertokens, and KMS was stood up to allow the server to initialize without Docker.

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

Befund
Läuft mit Mocks
Argusic Score
92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,10 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
3.278
Forks
280
offene Issues
56
Beobachter
29
Größe
27 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.

Was schiefging, in den Worten des Agents

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

  • No Docker in container, so PostgreSQL/ClickHouse/Redis/Supertokens infra not available for true end-to-end startup
  • Prisma cannot connect to PostgreSQL on port 5432 (no Postgres running)
Installationszeit
7 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
20 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
2 aufgetreten, 2 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
curl -s http://localhost:3000/api/healthz returned {"status":"OK","version":"0.8.0"}
Verbrauchte Modell-Tokens
104.323
Genau getesteter Commit
0787e3c037ad
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

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am , der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

No tests found, exiting with code 0
 >  NX   Successfully ran target test for project common
All builds and tests pass (no tests exist in the repo). Let me now summarize the results.
exec
/bin/sh -lc '# Kill mock infra
pkill -f "python3.*mock_infra" 2>/dev/null
echo "Cleaned up"' in /work/repo
 exited 143 in 0ms:
Let me compile the final report.
tokens used
104,323
Let me compile 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 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 Apache-2.0, 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 7 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 pezzo Platz 127 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 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 vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft mit Mocks92,000,10

Themen (von GitHub)

aidevtoolsgpt-3gpt-4hacktoberfestjavascriptlangchainllmllmopsmonitoringnestjsnodejsobservabilityopenaiplatformpromptprompt-engineeringprompt-managementpythontypescript

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/pezzo.svg)](https://argusic.com/subject/pezzo)

Fragen

Läuft pezzo?
pezzo läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 7 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 2 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic pezzo getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 0787e3c037ad. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von pezzo gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,10 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 pezzo?
7 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 pezzo eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von pezzo 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 pezzo im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte pezzo Platz 127 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für pezzo?
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.

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