Original en inglés: https://argusic.com/subject/ticket-monitoring
ticket-monitoring
Monitoreo self-hosted de precios de boletos aéreos multicanal: recopilación de detalles de vuelo → envío de imágenes y texto por 钉钉 → recordatorio fuerte en cuatro capas al alcanzar el objetivo. Las rutas nacionales e internacionales (destinos en cinco continentes) usan el mismo flujo de recopilación, evaluación y envío; los datos se quedan en la máquina local, la configuración está toda en la web, es de código abierto y gratuito.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 844c5e19dbfc
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: crawler, dingtalk, flight, playwright, price monitoring, python, self hosted y ticket.
ticket-monitoring funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 60 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
All dependencies installed in venv, Playwright chromium installed, test suite runs 3712 tests all passing, web UI demo server starts and responds with HTTP 200 on its state API endpoint, main.py --version reports 1.5.303
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.
- netstat command not found - web UI tests that start demo server failed at fixture setup with FileNotFoundError10 minutos
- Tiempo de instalación
- 60 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 44 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD=1 PATH=/home/runner/.local/bin:$PATH python -m pytest tests/ returned 3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:8798/api/state returned 200
- Tokens de modelo usados
- 675.160
- Commit exacto probado
- 844c5e19dbfc
- 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.
/bin/sh -lc 'echo "3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors"' in /work/repo succeeded in 0ms: 3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors Let me calculate time spent. exec /bin/sh -lc 'echo "Start time estimate: roughly 60 min total (deps 10 min + install playwright 10 m… succeeded in 0ms: Start time estimate: roughly 60 min total (deps 10 min + install playwright 10 min + tests 40 min) Now let me compile the final report. tokens used 675,160 Now 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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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
- Tardó 60 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 24 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 25 proyectos de crawler que Argusic ha instalado y cronometrado, ticket-monitoring fue el 25.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 25 llegaron a funcionar.
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)
crawlerdingtalkflightplaywrightprice-monitoringpythonself-hostedticket
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/ticket-monitoring)Preguntas
- ¿Funciona ticket-monitoring?
- Sí. ticket-monitoring funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 60 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic ticket-monitoring?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 844c5e19dbfc. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar ticket-monitoring?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,20 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 ticket-monitoring en instalarse?
- 60 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita ticket-monitoring una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar ticket-monitoring?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara ticket-monitoring con las alternativas?
- De los 25 proyectos de crawler que Argusic ha instalado y cronometrado, ticket-monitoring fue el 25.º más rápido en llegar a funcionar, y 19 de 25 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de ticket-monitoring?
- 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.