Original en inglés: https://argusic.com/subject/dsh-research-report
dsh-research-report
Motor de informes de investigación verificables para DeepSeek Harness: registro de evidencia direccionado por contenido (vinculación de afirmaciones con instantáneas, a prueba de manipulación) más informes sellados versionados con veredictos de verificación por afirmación y un directorio sellado por manifiesto.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit baa17487745e
TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, ai agents, audit, citation verification, cordis, deepseek harness, developer tools y dsh.
dsh-research-report funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
dsh-research-report v0.3.21 is fully built, typechecked, and tested: 111/111 tests passing across 16 test files, all CI verification scripts green, and the CLI binary responds to --help.
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.
- System Node.js v18.19.1 below project minimum Node ^22.19.0 || >=24.0.0; pnpm not installed2 minutos
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 2 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pnpm test (vitest) exited 0: 111 passed across 16 test files; pnpm run typecheck passed; pnpm run build succeeded; pnpm run verify:self-contained, verify:artifacts, verify:frozen-contract, check:lockfile, and check-readme-sync all passed; lib/cli.js --help prints usage
- Tokens de modelo usados
- 45.330
- Commit exacto probado
- baa17487745e
- 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.
Everything works perfectly. Let me verify the `pnpm run build && pnpm run verify:self-contained && … exec /bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"; [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && '"\\. \""'$NVM_DIR/nvm.sh"; c… succeeded in 1063ms: $ node scripts/check-lockfile-drift.mjs Already up to date Done in 486ms using pnpm v11.7.0 lockfile ok: package.json and pnpm-lock.yaml agree Now I have all the data I need for the final report. tokens used 45,330 Now I have all the data I need for the final report.
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 3 minutos, más rápido que la mediana de los 69 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, dsh-research-report fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 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 3 minutos después del clon.
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)
ai-agentai-agentsauditcitation-verificationcordisdeepseek-harnessdeveloper-toolsdshdsh-pluginevidence-ledgerresearchverifiable-reportworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/dsh-research-report)Preguntas
- ¿Funciona dsh-research-report?
- Sí. dsh-research-report funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic dsh-research-report?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit baa17487745e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar dsh-research-report?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,01 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 dsh-research-report en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita dsh-research-report una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar dsh-research-report?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara dsh-research-report con las alternativas?
- De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, dsh-research-report fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de dsh-research-report?
- 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.