Original en inglés: https://argusic.com/subject/obsei
obsei
Código abierto, análisis de la Voz del Cliente que prioriza la privacidad. Una alternativa self-hosted a Enterpret y Unwrap que elimina los PII de los comentarios antes de que cualquier LLM los vea.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit cb61269ef916
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: app reviews, customer experience, customer feedback, customer intelligence, feedback analysis, gemini cli extension, llm y local llm.
obsei funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 40 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Obsei library installs, all 45 tests pass (including real model inference with transformers), and example scripts run successfully producing analysis output
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.
- Missing optional dependencies for import tests (pyfacebook, elasticsearch, app-store-reviews-reader, etc.)5 minutos
- TranslationAnalyzer fails with KeyError: translation task removed in transformers v55 minutos
- TransformersNERAnalyzer fails with TypeError: grouped_entities removed in transformers v53 minutos
- NLTK resource 'punkt_tab' not found - text cleaners and splitters fail1 minuto
- Tiempo de instalación
- 40 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 12 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest test/ returned 45 passed, 0 failed, 58 warnings (all pydantic deprecation warnings); example/pii_analyzer_example.py ran successfully producing PII analysis output; translation analyzer produces correct output
- Tokens de modelo usados
- 79.165
- Commit exacto probado
- cb61269ef916
- 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.
/work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:63: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:64: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:65: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:92: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:93: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/sink/zendesk_sink.py:94: PydanticDeprecatedSince20: Using extra keyword argument… /work/repo/obsei/analyzer/pii_analyzer.py:104: PydanticDeprecatedSince20: The `dict` method is de… ======================= 45 passed, 58 warnings in 21.80s ======================= All 45 tests pass. Here's the final report: tokens used 79,165 All 45 tests pass. Here's 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 40 minutos.
- Se recuperó de los 4 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
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
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)
app-reviewscustomer-experiencecustomer-feedbackcustomer-intelligencefeedback-analysisgemini-cli-extensionllmlocal-llmmcpmcp-servernlpopen-source-alternativepii-redactionprivacypythonself-hostedsentiment-analysissocial-listeningtopic-modelingvoice-of-customer
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/obsei)Preguntas
- ¿Funciona obsei?
- Sí. obsei funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 40 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic obsei?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit cb61269ef916. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar obsei?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 obsei en instalarse?
- 40 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita obsei una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar obsei?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de obsei?
- 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.