Original en anglais: https://argusic.com/subject/human-writing
human-writing
Le chinois écrit par l'IA doit se lire comme une personne réelle qui parle. Compétence générale de création et de révision, prête à l'emploi.
Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit 5c0c30d33648
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, chinese writing, creative writing et writing skill.
human-writing fonctionne. 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 36 tests pass; check_prose.py correctly reports issues on SKILL.md and passes README.md. The Skill is ready for use by placing the human-writing/ directory in the agent's skills path.
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. 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
- moins d'une minute
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- python3 -m unittest discover -s tests -v: Ran 36 tests, all passed (OK). python3 human-writing/scripts/check_prose.py README.md: exit 0, clean. python3 human-writing/scripts/check_prose.py human-writing/SKILL.md: exit 1, correctly flagged 12 failures and 10 warnings.
- Tokens de modèle utilisés
- 41 566
- Commit exact testé
- 5c0c30d33648
- 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.
**CI:** The GitHub workflow validates by running `python -m unittest discover -s tests -v` on Pytho… **Installation:** This is a Skill (not a package/app), so "install" means placing the `human-writin… **Verification:** Both the test suite and the prose checker were exercised and produced documented … tokens used 41,566 All 36 tests pass with exit code 0. The checker is being exercised. Let me now compile the final re… Everything works. Here's the summary: **Tests:** All 36 tests pass (OK, exit 0). **Checker tool:** `check_prose.py` runs successfully on the README (clean pass, exit 0), and on SKI… **CI:** The GitHub workflow validates by running `python -m unittest discover -s tests -v` on Pytho… **Installation:** This is a Skill (not a package/app), so "install" means placing the `human-writin… **Verification:** Both the test suite and the prose checker were exercised and produced documented …
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 2 minutes, plus vite que la médiane des 118 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 MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 119 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, human-writing a été le 41e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 90 sur 119 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 2 minutes 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 | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,01 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,01 |
Sujets (depuis GitHub)
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/human-writing)Questions
- human-writing fonctionne-t-il ?
- Oui. human-writing fonctionne. 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 human-writing ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 5c0c30d33648. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'human-writing ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,01 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 human-writing ?
- 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.
- human-writing 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 d'human-writing ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment human-writing se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 119 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, human-writing a été le 41e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 90 sur 119 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour human-writing ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent 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.