Original en inglés: https://argusic.com/subject/enola

enola

Comprende, analiza y gobierna sistemas de software a través de repositorios, lenguajes y tecnologías.

Funcionafuente: GitHubsitio webCApache-2.0commit 2cc26ecec1b7

C, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai coding, architecture analysis, architecture differences, architecture testing, change impact analysis, ci cd, code intelligence y code review.

enola funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,1 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.

enola v0.4.35 installed and operational: analyzes Go/TypeScript/Python/Ruby/C/C++ repositories, generates architectural snapshots with 10000+ facts, produces 23 categories of insights including cycles, layers, hotspots, god-class, dead-code, and dependency-depth; baseline pinning and MCP server both confirmed working.

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

veredicto
Funciona
Puntuación Argusic
100 / 100
costo de la ejecución de verificación
0,01 USD (medido)
ejecuciones registradas
1
última prueba
estrellas
283
forks
24
issues abiertos
2
observadores
5
tamaño
25 MB
creado
último push

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
menos de un minuto
De máquina en frío a terminar
3 minutos
Errores encontrados y corregidos
0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
Cómo se demostró el resultado
pip install within venv; enola --version returned 'enola version 0.4.35'; enola --explain . analyzed the repo yielding 10399 facts and 181 insights with exit 0; enola --generate . wrote full snapshot to .enola/ in 32s; enola doctor reported 'up to date' and 'comparable' baseline; enola baseline pin succeeded; enola --list returned 22 tools; enola MCP server started on stdio on demand
Tokens de modelo usados
125.515
Commit exacto probado
2cc26ecec1b7
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.

 succeeded in 0ms:
-rwxrwxr-x 1 runner runner 56149608 Oct 26 19:16 /tmp/enola-venv/bin/enola
 succeeded in 0ms:
ELF>P&@@h�X@8@('@@@@@�…
E[ui…
H��P��X��`��…
�@����%r_Ph�0����%j_Ph� ����%b_Ph�����%Z_Ph�����%R_Ph������%J_Ph�…
_Ph�`����%_Ph�P����%�^Ph�@����%�^Ph�0����%�^Ph� ����%�^Ph�����%�^P…
Everything is verified. The install succeeded without errors, and I exercised the tool extensively.…
tokens used
125,515
Everything is verified. The install succeeded without errors, and I exercised the tool extensively.…

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 0,1 minutos, más rápido que la mediana de los 5 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 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 6 proyectos de ai-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, enola fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 6 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 0,1 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

probado porintentoresultadopuntuacióncosto USDcuándo
Argusic Runner1/3Funciona100,000,01

Temas (de GitHub)

ai-codingarchitecture-analysisarchitecture-differencesarchitecture-testingchange-impact-analysisci-cdcode-intelligencecode-reviewcodebase-understandingcoding-agentcross-repository-intelligencedependency-analysisdeveloper-toolsimpact-analysismcp-toolsmodel-context-protocalrefactoringsoftware-architecturestatic-analysistoken-savings

Insertar el badge

Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/enola.svg)](https://argusic.com/subject/enola)

Preguntas

¿Funciona enola?
Sí. enola funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
¿Cómo probó Argusic enola?
En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 2cc26ecec1b7. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
¿Cuánto costó probar enola?
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 enola en instalarse?
0,1 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
¿Necesita enola una GPU?
No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
¿Qué falla al instalar enola?
Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
¿Cómo se compara enola con las alternativas?
De los 6 proyectos de ai-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, enola fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 6 llegaron a funcionar.
¿Dónde está la evidencia de enola?
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.

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