Original en inglés: https://argusic.com/subject/deepcode
DeepCode
DeepCode: programación agéntica abierta (agent harness y ingeniería de bucles y orquestación multi-agent)
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit c0a6a3cb595f
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic coding, harness engineering y llm agent.
DeepCode funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The Python package is installed and builds, the CLI reports version 2.1.0, the app-server runtime probe passes, and the full test suite (1586 tests) passes.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 90,7 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- deepcode --version returned 'DeepCode 2.1.0'; deepcode-app-server --verify-runtime returned '{"ok":true}'; pytest ran 1586 passed, 19 skipped, 0 failed.
- Tokens de modelo usados
- 45.705
- Commit exacto probado
- c0a6a3cb595f
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 3, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
tests/test_workflow_interactions.py::test_interaction_registry_lifecycle_has_no_plugin_semantics PA… tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_glm_requests_carry_a_thinking_body[high-enabled] PASSED [ 9… tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_glm_requests_carry_a_thinking_body[low-enabled] PASSED [ 99… tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_glm_requests_carry_a_thinking_body[none-disabled] PASSED [ … tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_auto_leaves_the_choice_to_the_model[None] PASSED [ 99%] tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_auto_leaves_the_choice_to_the_model[auto] PASSED [ 99%] tests/test_zhipu_thinking_wire.py::test_zhipu_matches_the_deepseek_wire_shape PASSED [100%] ================= 1586 passed, 19 skipped in 76.50s (0:01:16) ================== All checks succeeded cleanly. No errors were encountered at any stage. tokens used 45,705 All checks succeeded cleanly. No errors were encountered at any stage.
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 25 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 3 veces, así que el resultado no es algo puntual.
De los 26 proyectos de agentic-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, DeepCode fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 26 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 2 minutos después del clon.
- Seguir su propio README: el camino documentado funcionó sin nada que arreglar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/deepcode)Preguntas
- ¿Funciona DeepCode?
- Sí. DeepCode funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic DeepCode?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit c0a6a3cb595f. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar DeepCode?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda DeepCode en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita DeepCode una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar DeepCode?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Cómo se compara DeepCode con las alternativas?
- De los 26 proyectos de agentic-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, DeepCode fue el 7.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 26 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de DeepCode?
- Las 3 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.