Original en inglés: https://argusic.com/subject/whale
Whale
Whale: rapidísimo, AI coding agent centrado en terminal para DeepSeek. ~98% de tasa de aciertos de caché de prompt, contexto de 1M, herramientas MCP, flujos de trabajo dinámicos.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webGoMITcommit 676a0a228882
Go, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: coding agent, deepseek, deepseek agent, deepseek cli, deepseek coding agent, go, llm y mcp.
Whale funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Whale binary built (40 MB) at bin/whale, all 53 Go test packages pass, help/version/doctor commands respond correctly; only missing a DeepSeek API key
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.
- Go compiler not found in container1 minuto
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- go test ./... exited 0, all test packages passed (53 ok); ./bin/whale --help returned help text; ./bin/whale --version returned v0.0.0-...; ./bin/whale doctor ran diagnostics
- Tokens de modelo usados
- 54.304
- Commit exacto probado
- 676a0a228882
- 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.
}
],
'test_depth': 'tier2_mock',
'notes': 'Real DeepSeek API key needed for tier1 verification; all 53 test packages passed with…
'verified_how': \\\"go test ./... exited 0, all test packages passed (53 ok); ./bin/whale --hel…
'final_state': 'Whale binary built (40 MB) at bin/whale, all 53 Go test packages pass, help/ver…
}
print('ARGUSIC_RESULT:' + json.dumps(result, separators=(',', ':')))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
tokens used
54,304Reproducir 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 3 minutos, más rápido que la mediana de los 4 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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 coding-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, Whale fue el 2.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 | 0,07 |
Temas (de GitHub)
coding-agentdeepseekdeepseek-agentdeepseek-clideepseek-coding-agentgollmmcpskillsterminal
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/whale)Preguntas
- ¿Funciona Whale?
- Whale funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Whale?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 676a0a228882. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Whale?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,07 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 Whale en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Whale una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Whale?
- 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 Whale con las alternativas?
- De los 5 proyectos de coding-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, Whale fue el 2.º más rápido en llegar a funcionar, y 1 de 5 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Whale?
- 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.