英語の原文: https://argusic.com/subject/primp

primp

Web ブラウザになりすます HTTP クライアント

動作するソース: GitHubRustMITコミット 84c1c45d614d

Rust、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: akamai、akamai fingerprint、curl、fingerprint、http、http client、http2 fingerprint、https.

primp 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 22 分でインストールし、5 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 repo builds and runs: Rust workspace checks and per-crate test suites pass (1354 tests), the primp Python extension installs into crates/primp-python/.venv, 493 Python tests pass, and a real impersonated HTTPS request returns HTTP 200.

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 96 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
96 / 100
検証した実行のコスト
0.06 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
623
フォーク
67
未解決の Issue
6
ウォッチャー
7
サイズ
11 MB
作成日
最終プッシュ

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。

primp のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

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。

  • System Python lacks libpython3.12 dev library; pyo3 cdylib link failed (rust-lld unable to find -lpython3.12)6 分
  • No Rust toolchain in container4 分
  • cargo test --workspace fails linking primp-python libtest against system python (env gap)4 分
  • PEP 668 externally-managed environment blocked pip install1 分
  • cargo clippy --all-targets -D warnings fails on pre-existing primp-h2 test lints1 分
インストール時間
22 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
5 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
.venv/bin/pytest exited 0 with 493 passed; cargo test -p primp -p primp-h2 -p primp-rustls exited 0 (521+353+480 passed); python one-liner primp.Client(impersonate="chrome_146").get("https://tls.peet.ws/api/all") returned status 200 and 10596-byte JSON body
使用したモデルのトークン
209,423
テストした正確なコミット
84c1c45d614d
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。

- No Rust toolchain in the container → installed rustup stable (`rustc 1.99.1`, `cargo 1.99.1`) int…
- System `/usr/bin/python3.12` has no `libpython3.12.so`/dev config, so the pyo3 cdylib couldn't li…
- `pip` into system Python blocked by PEP 668; used `pip3 install --user --break-system-packages uv…
**Verification (all observed)**
- `cargo check --workspace`: exit 0. `cargo fmt -- --check`: clean. `cargo clippy --workspace -- -D…
- `cargo test -p primp` → 28 suites, 521 passed; `-p primp-h2` → 353 passed; `-p primp-rustls` → 48…
- `pytest` in `crates/primp-python` → 493 passed, 0 failed in 14.6s.
- `pytest -m internet` → 2 passed (real-network impersonation tests).
- Live end-to-end via README quick start: `primp.Client(impersonate="chrome_146").get("https://tls.…
**Gaps recorded**
- `cargo test --workspace` as one command fails only because cargo's libtest for `primp-python` lin…
- Pre-existing repo lint: `cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings` fails on 2 `bool_…

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。
  • 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 22 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 3 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
  • セットアップ中に 5 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。
  • 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 akamai のプロジェクト 4 件のうち、primp は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、4 件中 4 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。

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

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した96.000.06

トピック (出典: GitHub)

akamaiakamai-fingerprintcurlfingerprinthttphttp-clienthttp2-fingerprinthttpsimpersonateja3ja3-fingerprintja4ja4-fingerprintpythonrequeststlstls-clienttls-fingerprintweb-scraping

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.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/primp.svg)](https://argusic.com/subject/primp)

質問

primp は動作しますか?
はい。primp は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 22 分でインストールして起動し、途中で 5 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は primp 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 84c1c45d614d 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。
primp 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。
primp 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 22 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。
primp 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。
primp 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 5 件の問題が発生しました。そのうち 4 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。
primp 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 akamai のプロジェクト 4 件のうち、primp は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、4 件中 4 件がそもそも実行状態に達しました。
primp 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。

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