Original en anglais: https://argusic.com/subject/voxcity
VoxCity
Framework Python pour l’intégration de données géospatiales, la modélisation de villes 3D et la simulation urbaine.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit fa2126563053
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : 3d city model, 3d city models, digital twin, envi met, geospatial data, google earth engine, microclimate et openstreetmap.
VoxCity fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 6 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
VoxCity 1.7.0 installs in a pip-only venv, passes its full test suite (3021 passed, 16 skipped), and ran a real end-to-end Tokyo data pipeline plus CPU/GPU solar simulations and OBJ/VOX/INX/CitiLES/NetCDF/HDF5 exports.
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 60 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.
- ModuleNotFoundError: No module named taichi on collection of simulator_gpu tests2 minutes
- ImportError: No boolean backend for trimesh (pip install manifold3d or blender)2 minutes
- ValueError could not convert string to float 'a' in ad-hoc solar test (Astral returns DataFrame, not tuples)1 minute
- Temps d'installation
- 6 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 19 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- TAICHI_ARCH=cpu .venv/bin/python -m pytest -q exited 0: 3021 passed, 16 skipped; integration test_voxelcity_pipeline_tokyo_small passed; GPU solar map mean 842.82 W/m2
- Tokens de modèle utilisés
- 486 566
- Commit exact testé
- fa2126563053
- 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.
- **ERROR 2** — `ImportError: No boolean backend: pip install manifold3d or install blender` in `te… - **ERROR 3** — `ValueError: could not convert string to float: 'a'` was my own API misuse (Astral … - Installation itself never failed; one `save_voxel_netcdf` signature mismatch was also my API misu… ## Verification (all observed) - **Install**: `pip install -e .` + dev deps in `.venv`; `import voxcity` → `1.7.0`; `rasterio 1.5.… - **Test suite**: `TAICHI_ARCH=cpu .venv/bin/python -m pytest -q` → `3021 passed, 16 skipped, 0 fai… - **Real end-to-end data pipeline**: `tests/test_integration_pipeline.py::test_voxelcity_pipeline_t… - **GPU solar simulation**: `get_global_solar_irradiance_map` on synthetic city → 6×6 map, mean 842… - **Exporters**: HDF5 save/load roundtrip exact; OBJ with 8 vertices/12 faces; ENVI-met `voxcity.IN… - **Mock tier**: standalone HTTP mock returned Overpass-style coastline JSON; `query_coastlines_fro… ## Note README prerequisite "GDAL via conda" was not needed here: PyPI wheels bundle GDAL, and both the whe…
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 6 minutes.
- S'est remis des 3 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.
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 6 minutes après le clone.
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 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 1/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,10 |
Sujets (depuis GitHub)
3d-city-model3d-city-modelsdigital-twinenvi-metgeospatial-datagoogle-earth-enginemicroclimateopenstreetmappythonsolar-radiationurban-analyticsurban-climateurban-environmenturban-planningurban-simulationvoxelvoxelization
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/voxcity)Questions
- VoxCity fonctionne-t-il ?
- Oui. VoxCity fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 6 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé VoxCity ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit fa2126563053. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de VoxCity ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,12 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 VoxCity ?
- 6 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.
- VoxCity 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 VoxCity ?
- 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.
- Où sont les preuves pour VoxCity ?
- 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.