Original en anglais: https://argusic.com/subject/ifixai
iFixAi
Audit indépendant des agents IA. Exécuté par un humain ou par l'agent lui-même, pour répondre à la question la plus cruciale de l'économie des agents IA. L'agent fait-il ce qu'il est censé faire? Avec iFixAi, vous obtenez cette réponse en moins de 120 secondes.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit a97869975ff7
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agent evaluation, ai, ai alignment, ai evaluation, ai governance, ai safety, cli et diagnostic tool.
iFixAi fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 2,5 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
ifixai is installed in a venv, passes layout validation, ruff linting, and bandit security scan, and runs all 60 inspections against the mock provider, producing JSON and Markdown reports.
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 96 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
- 3 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 3 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pip install -e '.[openai,dev]' exited 0; ruff check ifixai passed; bandit -r ifixai -ll passed; ifixai validate passed (60 tests); ifixai validate checked 11/11 example fixtures as Valid; ifixai run --provider mock --api-key not-used --eval-mode self executed all 60 inspections in 11s and wrote JSON+Markdown reports; ifixai list suites/tests/fixtures/categories all returned structured data
- Tokens de modèle utilisés
- 149 691
- Commit exact testé
- a97869975ff7
- 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.
/bin/sh -lc "cd /work/repo && . .venv/bin/activate && python3 -c \"
import pathlib
# check reports exist
r = list(pathlib.Path('ifixai-results').glob('*.json'))
print(f'Report JSONs produced: {len(r)}')
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
Report JSONs produced: 3
All checks passed with zero errors. Here is the final report:
tokens used
149,691
All checks passed with zero errors. Here is the final report: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 2,5 minutes, plus vite que la médiane des 3 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.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 4 projets agent-evaluation qu'Argusic a installés et chronométrés, iFixAi a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 2 sur 4 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 2,5 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 avec des mocks | 92,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,02 |
Sujets (depuis GitHub)
agent-evaluationaiai-alignmentai-evaluationai-governanceai-safetyclidiagnostic-tooleu-ai-acthallucination-detectioniso-42001llm-evaluationllm-securitynist-ai-rmfowasp-llmprompt-injectionpythonresponsible-airisk-assessmentrisk-management
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/ifixai)Questions
- iFixAi fonctionne-t-il ?
- Oui. iFixAi fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 3 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé iFixAi ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit a97869975ff7. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'iFixAi ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,02 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 iFixAi ?
- 2,5 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.
- iFixAi 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'iFixAi ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment iFixAi se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 4 projets agent-evaluation qu'Argusic a installés et chronométrés, iFixAi a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 2 sur 4 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour iFixAi ?
- 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.