Original en anglais: https://argusic.com/subject/devops-ai-guidelines
devops-ai-guidelines
First AI Journey for DevOps - avec des parcours d'apprentissage complets, des conseils pratiques et des directives pour les entreprises
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit e01855ec61af
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agentic ai, ai, ai agent, amazon web services, artificial intelligence, aws, cloud et copilot.
devops-ai-guidelines fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 2 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
All 23 tests pass (8 in chapter-07, 15 in chapter-08) and all 6 demonstration scripts across chapters 1-7 produce correct grading/diagnosis output without any API keys or external services
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
- Temps d'installation
- 2 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 5 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest on 07-evaluating-ai-agents/code/chapter-07/test_grade.py (8 passed) and chapter-08/test_agent.py + test_jev_judge.py (15 passed, 4 subtests passed); all 6 demo scripts in chapters 1-7 ran and produced expected output
- Tokens de modèle utilisés
- 55 748
- Commit exact testé
- e01855ec61af
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
ERROR 07-evaluating-ai-agents/code/chapter-08/test_jev_judge.py !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 2 errors during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ============================== 2 errors in 0.46s =============================== exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo/07-evaluating-ai-agents/code/chapter-07 && /tmp/venv/bin/python -m pytes… succeeded in 694ms: ============================== 8 passed in 0.01s =============================== ==================== 15 passed, 4 subtests passed in 0.37s ===================== All done. Here's my assessment of this repository: tokens used 55,748 All done. Here's my assessment of this repository:
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- Installé en 2 minutes, plus vite que la médiane des 37 projets comparables mesurés par Argusic.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 38 projets agentic-ai qu'Argusic a installés et chronométrés, devops-ai-guidelines a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 27 sur 38 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,08 |
Sujets (depuis GitHub)
agentic-aiaiai-agentamazon-web-servicesartificial-intelligenceawscloudcopilotdevopsdevops-learninggogolanglangchainmcpopenclawproject-managementprompt-engineeringroadmap
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/devops-ai-guidelines)Questions
- devops-ai-guidelines fonctionne-t-il ?
- devops-ai-guidelines fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 2 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé devops-ai-guidelines ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit e01855ec61af. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de devops-ai-guidelines ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,08 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer devops-ai-guidelines ?
- 2 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- devops-ai-guidelines a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de devops-ai-guidelines ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment devops-ai-guidelines se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 38 projets agentic-ai qu'Argusic a installés et chronométrés, devops-ai-guidelines a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 27 sur 38 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour devops-ai-guidelines ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.