nxnative fonctionne-t-il ?

Oui. nxnative fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 12 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.

Comment Argusic a-t-il testé nxnative ?

Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ac9598ad83e2. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.

Combien a coûté le test de nxnative ?

L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,18 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 nxnative ?

12 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.

nxnative 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 nxnative ?

5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.

Où sont les preuves pour nxnative ?

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.

Original en anglais: https://argusic.com/subject/nxnative

nxnative

Jeux Switch fonctionnant nativement sur iPhone, iPad et Mac: un dossier NSP devient un IPA non signé (réécrivain NSO, hôte Horizon HLE, NVN→Metal).

Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit ac9598ad83e2

Python, sous licence MIT.

nxnative fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 12 minutes et a rencontré 5 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

All Linux-compatible Python tool tests pass: NSO/NRO loader, NSP packing, RomFS image builder, shader splitter, rewriter, docs/lint/env tools all verified working on Ubuntu 24.04 with Python 3.12
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 90 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict: Fonctionne
Score Argusic: 90 / 100
coût de l'exécution de vérification: 0,18 USD (mesuré)
exécutions enregistrées: 2
dernier test: 2026-10-29
étoiles: 12 024
forks: 1 963
issues ouvertes: 458
observateurs: 47
taille: 157 MB
créé le: 2026-10-13
dernier push: 2026-11-04

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le 2026-11-04. 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 perdu à cause de chaque échec lors du test de nxnative, tiré de l'exécution enregistrée — Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

Missing Python deps: lz4, capstone, fonttools, zstd, backports.zstd3 minutes
Pip could not install into system Python (externally-managed-environment)1 minute
gcc-13 -Wmisleading-indentation error on one-liner C in test_romfs_image.py1 minute
Pre-existing flaky test test_romfs_image.py::test_reuse_rebuilds_changed_added_removed_and_renamed_files (ext4 ctime resolution)
test_spirv_cross_pin, test_nsp_mac_app, test_own_compilers, test_regress need macOS/Xcode

Temps d'installation: 12 minutes
De la machine vierge à la fin: 6 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées: 5 rencontrées, 5 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé: python3 -m pytest dm/tools/tests passed 449 tests (20 skipped, 2 xfailed, 338 subtests passed) after fixing one gcc-13 indentation bug and installing 5 pip dependencies
Tokens de modèle utilisés: 85 832
Commit exact testé: ac9598ad83e2
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.

Let me check whether the test suite uses real test data or mocks.
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && find dm/tools/tests -name "*.nso" -o -name "*.nro" -o -name "*.nsp" -…
 succeeded in 0ms:
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && . /tmp/venv/bin/activate && python3 -m pytest dm/tools/tests/ -q --tb…
 succeeded in 5121ms:
443 passed, 19 skipped, 44 deselected, 2 xfailed, 326 subtests passed in 4.93s
Now I have all the data I need. Let me compile the final report.
tokens used
85,832
Now I have all the data I need. Let me compile 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.
S'est remis des 5 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
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.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

Installation en 12 minutes, plus lente que la médiane des 46 projets comparables mesurés par Argusic.

Sur les 47 projets Python qu'Argusic a installés et chronométrés, nxnative a été le 43e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 28 sur 47 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.

Historique des exécutions

testé par	tentative	résultat	score	coût USD	date
Argusic Runner	2/3	Fonctionne	100,00	0,18	2026-10-29 08:20 UTC
Argusic Runner	1/3	Non vérifié	80,00	0,42	2026-10-29 07:32 UTC

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/nxnative.svg)](https://argusic.com/subject/nxnative)

Questions

nxnative fonctionne-t-il ?: Oui. nxnative fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 12 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé nxnative ?: Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ac9598ad83e2. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de nxnative ?: L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,18 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 nxnative ?: 12 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.
nxnative 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 nxnative ?: 5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment nxnative se compare-t-il aux alternatives ?: Sur les 47 projets Python qu'Argusic a installés et chronométrés, nxnative a été le 43e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 28 sur 47 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour nxnative ?: 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.