英語の原文: https://argusic.com/subject/no-human
no_human
チケットからレビュー済みのプルリクエストへ。無料でオープンソース、あなたのマシン上で。
動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 580a8793e6d0
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent harness、agent orchestration、agentic ai、ai agent、ai code review、ai coding、claude code、code review.
no_human 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 1.2 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。
The no-human project (v0.2.0) is fully installed: uv sync completes, web board builds from source, the nh CLI responds with version 0.2.0, nh start binds and serves HTTP 200 in setup mode, the full node test suite (1584/1584) and the Python repoguard suite (142/142) pass. Task dispatch requires a Claude subscription token (CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN) that is not present in this environment.
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 89.3 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。
- bwrap (bubblewrap) not available - 7 tests in test_codex_sandbox_network.py fail because the container lacks non-privileged user namespaces
- gh CLI not installed - 1 test in test_review_fail_closed.py and 1 test in test_e2e_orchestrator.py fail because they shell out to `gh` which is not present
- Claude OAuth token not configured - nh doctor reports CODING BACKEND UNUSABLE, no subscription token for task dispatch
- インストール時間
- 1 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 71 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- nh --version returned 'nh, version 0.2.0'; nh start --port 18420 returned HTTP 200 on /; npm run web build completed with 1584/1584 node tests passing; 142/142 Python repoguard tests passed; hundreds of Python tests across 400+ test files passed individually (test_config 86/86, test_db 48/48, test_bounds 59/59, test_guard 204/204, test_readme_claims 133/133, test_clean_clone_installable 18/18, test_mcp_dependency_bound 5/5, test_doctor 67/67, test_wheel_ships_board 5/5+1 skip, test_board_bundle_is_current 24/24, test_board_csp 2/2, test_web_dist_staleness 10/10, test_verification_receipts 392/392, test_tamper_adjudication 44/44, test_api batches all passed)
- 使用したモデルのトークン
- 609,875
- テストした正確なコミット
- 580a8793e6d0
- 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。
=== tests/test_reviewer.py === ........................................................................ [ 75%] ....................... [100%] 95 passed in 2.67s === tests/test_reviewer_infra_park.py === ................. [100%] 17 passed in 2.21s Now I have comprehensive data. Let me compile the final report. 2026-09-13T13:07:18.042624Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a09… tokens used 609,875 Now I have comprehensive data. Let me compile the final report.
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。
- 1.2 分でインストールでき、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速い結果です。
- 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。
- 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
- セットアップ中に 3 件のエラーに遭遇しました。そのうち 2 件は解決されていません。
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、no_human は実行状態に達するまでの速さが 19 番目で、135 件中 87 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 1.2 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)
agent-harnessagent-orchestrationagentic-aiai-agentai-code-reviewai-codingclaude-codecode-reviewcodex-clicoding-agentdeveloper-toolsdevtoolsgit-worktreesharness-engineeringllmmcporchestrationpull-requestssdlcverification
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/no-human)質問
- no_human は動作しますか?
- はい。no_human は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 1 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 no_human 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 580a8793e6d0 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。
- no_human 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 0.24 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。
- no_human 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 1.2 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。
- no_human 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。
- no_human 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 1 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。
- no_human 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、no_human は実行状態に達するまでの速さが 19 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
- no_human 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。