Original en anglais: https://argusic.com/subject/dsh-industry-research
dsh-industry-research
Pack de domaine pour la recherche sectorielle et d'entreprise pour DeepSeek Harness: compétences méthodologiques, cartographie de la chaîne industrielle, suivi des politiques et actualités à partir de sources publiques, fiches de recherche d'entreprise et rapports de recherche audibles. Recherche uniquement - pas un conseil en investissement.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilTypeScriptApache-2.0commit 86f13381847d
TypeScript, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : ai agent, ai agents, company research, cordis, deepseek harness, dsh, dsh plugin et industry research.
dsh-industry-research fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0,5 minute et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Project installs, builds, typechecks, passes all 141 tests, and passes the full 12-command verification gate (typecheck + typecheck:ci + typecheck:checkout + test + build + verify:self-contained + verify:artifacts + verify:readme-sync + verify:skills + check:lockfile + pack:check) on Node 22.23.4 with pnpm 11.7.0
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 100 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
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 2 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pnpm test exited 0, 141 passed across 25 files; the composition spec ran lib/index.js through the real Loader and validated tool registration, map writes, and offline failures; the e2e-baijiu spec ran industry_map, company_scan, industry_report offline with real peer services against committed fixtures
- Tokens de modèle utilisés
- 153 741
- Commit exact testé
- 86f13381847d
- 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
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.
succeeded in 0ms: Total elapsed (approx): 52603310 seconds All 25 test files, 141 tests, and the full 12-command gate pass. Here's the final assessment: - The e2e-baijiu suite exercises real behavior end-to-end (industry_map → company_scan → industry_t… - Node v22.23.4 was downloaded as a prebuilt binary and used via PATH override (only prerequisite n… - Results: `pnpm test` exited 0, 141 passed across 25 files; full gate (3 typechecks + build + 5 ve… tokens used 153,741 All 25 test files, 141 tests, and the full 12-command gate pass. Here's the final assessment: - The e2e-baijiu suite exercises real behavior end-to-end (industry_map → company_scan → industry_t… - Node v22.23.4 was downloaded as a prebuilt binary and used via PATH override (only prerequisite n… - Results: `pnpm test` exited 0, 141 passed across 25 files; full gate (3 typechecks + build + 5 ve…
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
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 0,5 minute, plus vite que la médiane des 69 projets comparables mesurés par Argusic.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, dsh-industry-research a été le 7e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 0,5 minute après le clone.
- Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.
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 | 100,00 | 0,03 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentai-agentscompany-researchcordisdeepseek-harnessdshdsh-pluginindustry-researchreportresearchworkflow-automation
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/dsh-industry-research)Questions
- dsh-industry-research fonctionne-t-il ?
- Oui. dsh-industry-research fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 1 minute, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé dsh-industry-research ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 86f13381847d. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de dsh-industry-research ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 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 dsh-industry-research ?
- 0,5 minute 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.
- dsh-industry-research 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 dsh-industry-research ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment dsh-industry-research se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, dsh-industry-research a été le 7e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour dsh-industry-research ?
- 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.