Original en inglés: https://argusic.com/subject/dojoagents
DojoAgents
DojoAgents: copiloto de IA de mercado completo para inversión personal
Funcionafuente: GitHubPythonApache-2.0commit 9b3a9ba51084
Python, licencia Apache-2.0.
DojoAgents funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 26 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
dojoagents 0.2.11 installed editable in /tmp/dojo-venv with all dependencies, the React dashboard frontend built by the npm/vite packaging hook, the full pytest suite passes 1772/1772 with 3 skipped, and the dashboard server runs locally and returns real data (KWEICHOW MOUTAI quote 1330.75, market overview with 7734 CN listings) on live HTTP endpoints.
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 100 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.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- test suite: 8 failures on fresh install (dojosdk 0.1.33 schema drift in sector-brief-extract list/write models + pagination, plus HuggingFace kline wire-format change)13 minutos
- system uv not installed and Node 18.19.1 too old for Vite 8 build hook1 minuto
- dashboard /health route returns 404 (no such route in this app)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 26 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 23 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest -q exited 0 with 1772 passed, 3 skipped; dojoagents dashboard --host 127.0.0.1 --port 8765 answered 200 on /, /api/v1/market/overview, /api/v1/ticker/quote?ticker=600519.SS, /api/v1/portfolio with real market data, then was stopped cleanly
- Tokens de modelo usados
- 1.987.612
- Commit exacto probado
- 9b3a9ba51084
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Launch (real)** — `dojoagents dashboard --host 127.0.0.1 --port 8765` started, "Uvicorn running o… - `GET /` → 200 (SPA) - `GET /api/v1/market/overview` → 200 with real data (cn listed_count 7734, weighted_pe 15.65) - `GET /api/v1/ticker/quote?ticker=600519.SS` → 200 live quote (KWEICHOW MOUTAI last_price 1330.75) - `GET /api/v1/utility/search/company-ticker?q=600519` → 200 - `GET /api/v1/utility/market-data-revision` → 200 revision JSON - `GET /api/v1/portfolio` → 200 seeded portfolios - stopped cleanly afterwards. **Notes** - `test_asyncio_boundaries.py` passes 4/4; the `.agents/scripts/audit_asyncio_usage.py` referenced … - No third-party keys were needed for this run (data_mode=offline uses the local DojoSDK snapshot f… - `/health` doesn't exist in this app (404) — root `/` and the API routes above are the real checks.
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 recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 26 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 46 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, DojoAgents fue el 47.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
Historial de ejecuciones
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/dojoagents)Preguntas
- ¿Funciona DojoAgents?
- Sí. DojoAgents funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 26 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic DojoAgents?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 9b3a9ba51084. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar DojoAgents?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,40 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 DojoAgents en instalarse?
- 26 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita DojoAgents una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar DojoAgents?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara DojoAgents con las alternativas?
- De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, DojoAgents fue el 47.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de DojoAgents?
- La ejecución registrada está 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.