英語の原文: https://argusic.com/subject/dao-code
dao-code
DeepSeek-V4 向けのオープンソースの TypeScript ターミナルコーディングエージェント: DeepSeek の高いコストパフォーマンスと超低価格のキャッシュ価格を活かし、バイト単位で安定したプレフィックスとキャッシュを再利用するフォークを設計することで、セッションをまたがるメモリと継続的な自己修正レイヤーがトークンコストをほぼ追加しません。1M コンテキスト、Skills/MCP/Hooks、Claude Code 設定互換。
動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 48da0890eb65
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agent、cli、coding agent、deepseek、llm、terminal、typescript.
dao-code は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 4 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
Build succeeds via tsc, all 1832 tests pass across 191 test files, and the compiled binary runs and prints version dao-code v0.5.9. The app requires a DeepSeek API key for real usage, which is expected and documented behavior.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- Node.js 18 system-installed, requires Node >=20 per package.json engines field1 分
- Flaky TUI test failures in App.test.tsx (timing-dependent assertion for '对话导航' and 'Theme switched' strings) — pass on re-run0.5 分
- インストール時間
- 4 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 11 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- npm test: 191 test files, 1832 tests all passed (vitest run, exit 0); node dist/index.js --version returned 'dao-code v0.5.9'
- 使用したモデルのトークン
- 95,777
- テストした正確なコミット
- 48da0890eb65
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
**Total elapsed time**: approximately 4 minutes from start to finish.
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "errors": [{"msg": "Nod…
```
tokens used
95,777
Now I'll compile the final report based on everything I observed.
The only thing this app genuinely needs that can't be mocked is a real DeepSeek API key — the `clie…
**Total elapsed time**: approximately 4 minutes from start to finish.
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "errors": [{"msg": "Nod…
```セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 4 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 69 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
- 2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した ai-agent のプロジェクト 70 件のうち、dao-code は実行状態に達するまでの速さが 30 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 4 分後には動作していました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/dao-code)質問
- dao-code は動作しますか?
- はい。dao-code は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 4 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は dao-code をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 48da0890eb65 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- dao-code のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.06 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- dao-code のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 4 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- dao-code には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- dao-code のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- dao-code は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した ai-agent のプロジェクト 70 件のうち、dao-code は実行状態に達するまでの速さが 30 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。
- dao-code の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。