英語の原文: https://argusic.com/subject/learn-harness-engineering
learn-harness-engineering
ハーネスエンジニアリングの初心者向けチュートリアル、0 から 1 へ
モックで動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 77e7a3e21469
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、agentic、agentic ai、ai、ai agent、ai agents、dsh、dsh plugin.
learn-harness-engineering は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 30 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。
Root npm install succeeded, VitePress docs dev server serves all pages with 200, all 15 project Electron apps build successfully, and project-01 starter Electron app launches and stays running in the container.
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 86 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。
- VitePress static build (npm run docs:build) exhausts heap on 512MB machine with 15 locales; OOM on node v18.19.1 even with --max-old-space-size=4008 分
- Electron startup errors: dbus connection failures, GPU process exit — expected in headless container3 分
- インストール時間
- 30 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 15 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
- curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/ returned 200; curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/lectures/lecture-01-why-capable-agents-still-fail/ returned 200; npx electron . --no-sandbox --disable-gpu ran for 10s timeout then exited 124 (killed, not crash); npm run build exited 0 in all 15 project directories
- 使用したモデルのトークン
- 603,618
- テストした正確なコミット
- 77e7a3e21469
- 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
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
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。
**Minutes elapsed:** ~30 minutes **Install summary:** - Root `npm install` succeeded (272 packages) - All 15 project directories installed and built successfully (project-01 through project-06, each … **Errors encountered:** 1. **VitePress static build OOM** — `npm run docs:build` exhausts heap on 512MB machine even with `… 2. **Electron sandbox / dbus / GPU errors** — Expected in a container environment. `--no-sandbox --… 3. **Type-check errors in project-01 starter/solution** — Pre-existing issues in the course code (u… **Verification:** - VitePress dev server: `curl http://localhost:5174/learn-harness-engineering/en/` returns 200; lec… - Project-01 starter: `npm run build` succeeds, `npx electron . --no-sandbox --disable-gpu` stays u… - Project builds across all 15 project directories succeed with no errors
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
- 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。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 30 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、learn-harness-engineering は実行状態に達するまでの速さが 122 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
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)
agentagenticagentic-aiaiai-agentai-agentsdshdsh-pluginharnessharness-engineeringharness-frameworkllm
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/learn-harness-engineering)質問
- learn-harness-engineering は動作しますか?
- learn-harness-engineering は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 30 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 learn-harness-engineering 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 77e7a3e21469 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- learn-harness-engineering 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 0.08 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。
- learn-harness-engineering 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 30 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。
- learn-harness-engineering 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。
- learn-harness-engineering 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。
- learn-harness-engineering 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 agent のプロジェクト 135 件のうち、learn-harness-engineering は実行状態に達するまでの速さが 122 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
- learn-harness-engineering の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべて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。