Original en inglés: https://argusic.com/subject/scavenger
Scavenger
Crawler (Bot) buscando filtraciones en sitios de paste.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 4d3b0ed7e9fb
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: bot, crawler, credentials, leaks, osint, paste, pastebin y python.
Scavenger funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,5 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dashboard serves HTTPS on localhost:8080 returning complete HTML page; analysis engine detects email:password combos, private keys, API tokens, and 18 configurable search terms; SQLite dedup DB tracks crawled paste IDs; all 6 module scripts pass syntax check; pastes.io and pastebin.com external endpoints are reachable
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 92 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.
- tmux not installed (no root)0,2 minutos
- data directories named pastesoi instead of pastesio0,1 minutos
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 5 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- curl -sk https://127.0.0.1:8080/ returned HTTP 200 with full dashboard HTML; python analysis engine detected email:password, private key regex, API token, and keyword patterns on test content
- Tokens de modelo usados
- 87.119
- Commit exacto probado
- 4d3b0ed7e9fb
- 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
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
Let me also check if the real external endpoints are reachable, since that impacts tier assessment: The real pastebin.com/archive returns 200 and pastes.io returns 404 for random IDs — both expected … Now let me compile the final structured result. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . venv/bin/activate && pip show requests beautifulsoup4 colorama twee… succeeded in 302ms: Name: requests Version: 2.34.2 Name: beautifulsoup4 Version: 4.15.0 Name: colorama Version: 0.4.6 Name: tweepy Version: 4.17.0 tokens used 87,119
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
- Se instaló en 0,5 minutos, más rápido que la mediana de los 4 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 5 proyectos de bot que Argusic ha instalado y cronometrado, Scavenger fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 1 de 5 llegaron a funcionar.
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 por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,04 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/scavenger)Preguntas
- ¿Funciona Scavenger?
- Scavenger funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Scavenger?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 4d3b0ed7e9fb. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Scavenger?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 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 Scavenger en instalarse?
- 0,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Scavenger una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Scavenger?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara Scavenger con las alternativas?
- De los 5 proyectos de bot que Argusic ha instalado y cronometrado, Scavenger fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 1 de 5 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Scavenger?
- 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.