Original en inglés: https://argusic.com/subject/scweet
Scweet
Scraper de Twitter para X: tweets, perfiles, seguidores y seguidos, sin necesidad de API key. Biblioteca de Python con agrupación de múltiples cuentas, soporte de proxy y async, o una versión alojada en Apify.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 295138808e9f
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: apify, data collection, graphql, proxy, python, python library, scrape tweets y scraper.
Scweet funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 0,5 minutos y no encontró ningún error en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Scweet 5.8.0 installs cleanly in a Python 3.12 venv; 495 unit tests pass; the CLI builds and shows help; the library imports without network; material in tests/fixtures/ provides captured X responses for offline test coverage.
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.
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 9 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 0 encontrados, 0 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Installed via 'pip install -e . -r requirements-dev.txt' in a venv (exit 0). Run 'pytest tests/ -q --ignore=tests/test_integration.py' → 495 passed, 1 skipped. CLI 'scweet --help' lists all subcommands (exit 0). Python import 'from Scweet import Scweet, ScweetConfig' succeeds.
- Tokens de modelo usados
- 37.022
- Commit exacto probado
- 295138808e9f
- 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.
tweet_plain.json tweet_quote.json tweet_reply.json tweet_retweet.json tweet_video.json user_info_elonmusk.json user_lookup_batch.json user_lookup_rest_id.json Everything is verified. Let me compile the final report. tokens used 37,022 Everything is verified. Let me compile 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
- Se instaló en 0,5 minutos.
- Nada se rompió por el camino: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- 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.
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 | 0,02 |
Temas (de GitHub)
apifydata-collectiongraphqlproxypythonpython-libraryscrape-tweetsscrapersocial-mediatweet-scrapertweetstwittertwitter-datatwitter-followerstwitter-followingtwitter-scrapertwitter-searchtwitter-xweb-scrapingx
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/scweet)Preguntas
- ¿Funciona Scweet?
- Scweet funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 1 minutos, con 0 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Scweet?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 295138808e9f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Scweet?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 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 Scweet 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 Scweet una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Scweet?
- Nada, en la ejecución registrada: cero errores entre el clon y el funcionamiento.
- ¿Dónde está la evidencia de Scweet?
- 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.