Englisches Original: https://argusic.com/subject/probe
probe
KI-freundliche semantische Code-Suchmaschine für große Codebasen. Kombiniert die Geschwindigkeit von ripgrep mit dem AST-Parsing von tree-sitter. Unterstützt KI-Programmierassistenten mit präzisem, kontextbewusstem Code-Verständnis.
LäuftQuelle: GitHubHomepageRustApache-2.0Commit 1ee1ecb7f459
Rust, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, ai coder, ast, cli, code search, mcp, nodejs sdk und ripgrep.
probe läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 25 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.
Probe v0.6.0 builds from source with 469/469 core tests passing; the CLI binary searches, extracts, and outputs JSON correctly for Rust, Go, JavaScript, and other supported languages.
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.
- Missing tests/schemas/json_output_schema.json — 4 schema validation tests failed to load the file2 Minuten
- Installationszeit
- 25 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 35 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- probe --version returned 'probe-code 0.6.0'; probe search 'fn main' --format json returned 2 results with valid JSON and count=2; cargo test --lib passed 428/428, integration_tests passed 11/11, cli_tests passed 21/21, property_tests passed 5/5, json_schema_validation_tests passed 4/4
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 142.091
- Genau getesteter Commit
- 1ee1ecb7f459
- 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
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.
**Error encountered and fixed:** The file `tests/schemas/json_output_schema.json` was missing from … tokens used 142,091 All done. Let me compile the final report. **Test results summary:** - `cargo test --lib`: **428 passed**, 0 failed, 1 ignored - `cargo test --test integration_tests`: **11 passed**, 0 failed - `cargo test --test cli_tests`: **21 passed**, 0 failed, 1 ignored - `cargo test --test property_tests`: **5 passed**, 0 failed - `cargo test --test json_schema_validation_tests`: **4 passed**, 0 failed — after creating the mis… - `cargo test --test lsp_comprehensive_tests`: 2 passed, 11 failed (requires `gopls` and `typescrip… **Error encountered and fixed:** The file `tests/schemas/json_output_schema.json` was missing from …
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 dem einen Fehler 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 Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 25 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 probe Platz 205 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-coderastclicode-searchmcpnodejs-sdkripgreprustsearch-enginesemantic-searchtree-sitter
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/probe)Fragen
- Läuft probe?
- Ja. probe läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 25 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic probe getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 1ee1ecb7f459. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von probe gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,16 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 probe?
- 25 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 probe eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von probe 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 probe im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte probe Platz 205 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für probe?
- 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.