Original en anglais: https://argusic.com/subject/shell-gpt
shell_gpt
Un outil de productivité en ligne de commande propulsé par de grands modèles de langage AI comme GPT-5, vous aidera à accomplir vos tâches plus rapidement et plus efficacement.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubPythonMITcommit a082bd5327ce
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : chatgpt, cheat sheet, cli, commands, gpt 3, gpt 4, gpt 5 et linux.
shell_gpt fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 0,3 minute et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
ShellGPT 1.5.1 installed in a Python venv; the test suite (29 tests across test_code, test_default, test_roles, test_shell) passes fully with mocked completions; the CLI entry point answers --help and --version.
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.
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.
- System-level pip install blocked by externally-managed-environment (PEP 668)0,1 minute
- Config module prompts for OpenAI API key on import, failing in headless/TTY-less environments0,1 minute
- Config.get() raises UsageError on missing keys, hitting DEFAULT_TEMPERATURE at import time0,1 minute
- Temps d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 4 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pytest tests -p no:warnings exited 0, 29 passed; sgpt --version returned 'ShellGPT 1.5.1'
- Tokens de modèle utilisés
- 66 045
- Commit exact testé
- a082bd5327ce
- 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
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le . Le verdict ci-dessus provient d'une autre tentative : considérez donc ceci comme une session parmi d'autres, et non comme le résultat actuel. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
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.
│ --role <str> System role for GPT model. │ │ --create-role <str> Create role. │ │ --show-role <str> Show role. │ │ --list-roles -lr List roles. │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ All 29 tests pass, the CLI help works. Let me report the final result. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . venv/bin/activate && sgpt --version 2>&1' in /work/repo succeeded in 734ms: ShellGPT 1.5.1 tokens used 66,045
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 0,3 minute, plus vite que la médiane des 4 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- 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
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
Sur les 5 projets chatgpt qu'Argusic a installés et chronométrés, shell_gpt a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 2 sur 5 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 | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,09 |
Sujets (depuis GitHub)
chatgptcheat-sheetclicommandsgpt-3gpt-4gpt-5linuxllamallmollamaopenaiproductivitypythonshellterminal
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/shell-gpt)Questions
- shell_gpt fonctionne-t-il ?
- shell_gpt fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé shell_gpt ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit a082bd5327ce. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de shell_gpt ?
- 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 shell_gpt ?
- 0,3 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.
- shell_gpt 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 shell_gpt ?
- 3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment shell_gpt se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 5 projets chatgpt qu'Argusic a installés et chronométrés, shell_gpt a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 2 sur 5 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour shell_gpt ?
- 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.