英語の原文: https://argusic.com/subject/scrapegraph-ai
Scrapegraph-ai
AI ベースの Python スクレイパー
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット c75c8084fae2
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai crawler、ai scraping、ai search、crawler、data extraction、firecrawl alternative、large language model、llm.
Scrapegraph-ai 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 2 分でインストールし、13 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。
191 unit tests pass after fixing 13 categories of test failures covering models_tokens assertions, cleanup_html behaviors, logger capture, file paths, missing dependencies, mock patterns, and mock class completeness
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 56 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。
- robot_node_test: mock patched on wrong attribute (instance attr vs import path)3 分
- search_internet_node_test and search_link_node_test: require real ChatOllama server3 分
- test_llm_missing_tokens: logger.warning writes to stderr, test checked capsys.out2 分
- test_token_limits_range: gemini-2.0-pro-exp has 2M tokens exceeding 1.1M upper bound1 分
- test_specific_models_additional: deepseek-chat token limit changed from 28672 to 1280001 分
- test_groq_specific: model key 'claude-3-haiku-20240307"' has spurious trailing apostrophe1 分
- インストール時間
- 2 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 46 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 13 件に遭遇、13 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- python -m pytest 21 test files (191 passing, 0 failing) in 10 seconds with model-provider and network calls mocked
- 使用したモデルのトークン
- 2,179,933
- テストした正確なコミット
- c75c8084fae2
- 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
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。
=============================== warnings summary =============================== ======================= 191 passed, 2 warnings in 10.00s ======================= 191 tests pass, 0 failures across the core unit test suite. Let me generate the final report. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . .venv/bin/activate && python -m pytest tests/test_telemetry_flag.py… succeeded in 11041ms: -- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html 191 passed, 2 warnings in 9.97s 191 tests pass with zero failures across the core unit test suite. Here's the final ARGUSIC_RESULT: tokens used 2,179,933 191 tests pass with zero failures across the core unit test suite. Here's the final ARGUSIC_RESULT:
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 分でインストールできました。
- 13 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。
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)
ai-crawlerai-scrapingai-searchcrawlerdata-extractionfirecrawl-alternativelarge-language-modelllmmarkdownragscrapingscraping-pythonweb-crawlerweb-crawlersweb-dataweb-data-extractionweb-scraperweb-scrapingweb-searchwebscraping
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/scrapegraph-ai)質問
- Scrapegraph-ai は動作しますか?
- Scrapegraph-ai 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 2 分でインストールして起動し、途中で 13 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は Scrapegraph-ai 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 c75c8084fae2 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。
- Scrapegraph-ai 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 0.35 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。
- Scrapegraph-ai 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 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。
- Scrapegraph-ai 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。
- Scrapegraph-ai 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 13 件の問題が発生しました。そのうち 13 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。
- Scrapegraph-ai 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。