英語の原文: https://argusic.com/subject/meta-llm-charter
meta-llm-charter
LLM コーディングエージェントを規律正しいプリンシパルエンジニアへと変える、コンパクトな運用憲章。Eleven ルール + one メタルール。
動作するソース: GitHubTypeScriptMITコミット 7a814b1152ae
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、ai agents、claude、coding agents、constitution、cursor、frontier ai、llm.
meta-llm-charter 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 8 分でインストールし、3 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。
The eval harness installs and builds cleanly, all 70 harness unit tests pass, all 15 fixture suites match their pinned counts, and a documented bug fix plus the --quiet task implemented over the fixture verified green test runs and correct CLI output in this 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 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。
- fixture-local 'npm test' (node --import tsx) fails on container's Node 18.19.1: ERR_MODULE_NOT_FOUND for tsx; README/CI require Node 20+, canonical harness command is npx --yes tsx --test2 分
- npm audit reported 1 high severity advisory after install (no install failure)
- Full eval path 'npm start' cannot run: ANTHROPIC_API_KEY missing (harness abort by design), no docker binary/daemon available to build the sandbox image
- インストール時間
- 8 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 4 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- npm run test:harness exited 0 (70 tests, 70 pass); npm run fixtures:check exited 0 (15 fixtures, 0 failures, 0 unpinned); npm run build exited 0; fixture 02 repair: npx --yes tsx --test test/format.spec.ts -> pass 9 fail 0 and formatCurrency(null) -> '$0.00'; fixture 09 --quiet implementation: 9/9 pass and CLI printed only '6 records, 2 errors'
- 使用したモデルのトークン
- 229,269
- テストした正確なコミット
- 7a814b1152ae
- 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。
**Installed & built** - `npm install` in `evals/` — exit 0, added 47 packages (1 high-severity audit advisory, nothing fa… - `npm run build` (`tsc`) — exit 0, 18 compiled JS files in `evals/dist/`. **Tests run (all real, exit 0)** - `npm run test:harness` — `# tests 70, # pass 70, # fail 0`. - `npm run fixtures:check` — discovered 15 fixtures, `0 failure(s), 0 unpinned notice(s)`; per-fixt… - Directly executed fixture suites and a repair check: applying fixture 02's documented bug fix tur… **Errors & repairs** - Node 18 vs fixture-local `npm test` (`node --import tsx`): that script can't resolve `tsx` on Nod… - Real `npm start` path: blocked by `ANTHROPIC_API_KEY is required` (harness's own guard fired as d… **Verification summary** - `npm run build` exit 0; `npm run test:harness` 70/70 pass; `npm run fixtures:check` 15/15 match. …
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。
- 3 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
- インストールに 8 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- 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 のプロジェクト 231 件のうち、meta-llm-charter は実行状態に達するまでの速さが 138 番目で、231 件中 152 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 8 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)
aiai-agentsclaudecoding-agentsconstitutioncursorfrontier-aillmllm-agentsprompt-engineering
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/meta-llm-charter)質問
- meta-llm-charter は動作しますか?
- はい。meta-llm-charter は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 8 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は meta-llm-charter 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 7a814b1152ae 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。
- meta-llm-charter 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 0.04 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。
- meta-llm-charter 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 8 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。
- meta-llm-charter 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。
- meta-llm-charter 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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。
- meta-llm-charter 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 のプロジェクト 231 件のうち、meta-llm-charter は実行状態に達するまでの速さが 138 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
- meta-llm-charter 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。