Original en inglés: https://argusic.com/subject/saleor
saleor
Saleor Core: la API de comercio sin interfaz, de alto rendimiento y componible.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonBSD-3-Clausecommit 5ff56489737c
Python, licencia BSD-3-Clause. El proyecto se describe a sí mismo como: cart, checkout, commerce, composable, e commerce, ecommerce, graphql y headless.
saleor funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 227 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Saleor runs in this container: Postgres 16, Redis 7.4, and libmagic were stood up rootlessly; migrations complete; the Django/GraphQL API answered HTTP 200 on /graphql/ for shop, products, and tokenCreate queries, authenticated attributeCreate/attributeUpdate mutations (errors:[]) persisted to Postgres, the Celery worker connected to Redis and became ready, and 233 pytest tests across product, GraphQL product queries...
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.
- python-magic import failed: could not find libmagic (system lib absent, /usr unwritable)8 minutos
- pytest suite killed by cgroup OOM under parallel xdist workers (oom_kill 2) on 1GB RAM/8GB cgroup7 minutos
- Interactive `manage.py shell` imported vendored django.contrib.auth before saleor.settings could install Saleor apps, crashing with RuntimeError5 minutos
- pywatchman build failed: Python.h not found (missing python3-dev headers on system Python)3 minutos
- Celery worker connected to amqp://[email protected]:5672 instead of Redis because CELERY_BROKER_URL (redis://localhost:6379/1) was unset in the tool environment2 minutos
- Tiempo de instalación
- 227 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 45 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest (8+113+69+43 = 233 passed, 0 failed) across product/units, GraphQL product queries, GraphQL draft-order mutations, and file validators; plus POST /graphql/ returned HTTP 200 for shop query, tokenCreate JWT auth, attributeCreate/Update mutations with errors:[] confirmed in Postgres; celery worker reported 'ready' connected to redis://127.0.0.1:6379/1
- Tokens de modelo usados
- 2.347.324
- Commit exacto probado
- 5ff56489737c
- 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 2, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. 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.
- Verified: Django check, migrate (OK), populatedb, GraphQL API queries and authenticated mutations…
**Verified commands**
- `python manage.py check` → `System check identified no issues`
- `migrate` → `OK` (290 order migrations, 13 auth, etc. applied)
- `curl POST /graphql/` → HTTP 200, `{"data":{"__typename":"Query"}}`
- `tokenCreate` mutation → HTTP 200, real RS256 JWT; `attributeCreate`/`attributeUpdate` mutations …
- `celery worker` → `Connected to redis://127.0.0.1:6379/1`, `celery@... ready.`
- pytest: `test_generate_and_set_variant_name.py` 8 passed; `queries/test_product_query.py` 113 pas…
- GitHub repo untouched: `git status` clean
**Notes**
- `3:47` below was computed from the recorded start time (15:05, after env/README reconnaissance) t…
- All services were stood up rootlessly inside the container (system packages unavailable); no real…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 227 minutos.
- Se recuperó de los 5 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 BSD-3-Clause, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
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)
cartcheckoutcommercecomposablee-commerceecommercegraphqlheadlessheadless-commercemultichannelomsorder-managementpaymentspimpythonshopshopping-cartstore
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/saleor)Preguntas
- ¿Funciona saleor?
- Sí. saleor funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 227 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic saleor?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 5ff56489737c. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar saleor?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,53 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 saleor en instalarse?
- 227 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita saleor una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar saleor?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de saleor?
- Las 2 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.