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

snapai

React Native および Expo 開発者向けの、AI 搭載のアイコン生成 CLI です。OpenAI の最新モデルを使用して、数秒で見事なアプリアイコンを生成します。

モックで動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット a60d5393287c

TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、cli、developer tools、expo、icon generator、openai、react native.

snapai 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 5 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。

SnapAI CLI installs, builds (tsc + webpack), and runs; the icon and feature-graphic commands successfully generate valid PNG images when pointed at a mock OpenAI-compatible API endpoint. Gemini model requires a real Google API key.

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 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.08 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
1,953
フォーク
123
未解決の Issue
2
ウォッチャー
11
サイズ
20 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。

snapai 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。

  • pnpm not found in PATH2 分
  • Google GenAI SDK does not support custom base URLs1 分
  • Initial mock PNG had corrupt header for sharp resize1 分
インストール時間
5 分
クリーンなマシンから完了まで
5 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
node dist/index.js --help exited 0; node dist/index.js icon --prompt-only exited 0; with a mock HTTP server, 'icon --model gpt-2' exited 0 and produced a 64x64 PNG, and 'fg --app-name FitTrack' exited 0 and produced a valid 1024x500 PNG (verified via ffprobe). npm test reported 'No tests found' (0 test files exist).
使用したモデルのトークン
67,326
テストした正確なコミット
a60d5393287c
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。

eslint 8.57.1
jest 29.7.0
ts-node 10.9.2
typescript 5.8.3
webpack 5.99.9
webpack-cli 5.1.4
=== VERSION ===
snapai/1.0.0 linux-x64 node-v18.19.1
Now I have all the data. Here is the final report.
tokens used
67,326
Now I have all the data. Here is 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

  • 5 分でインストールできました。
  • 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。
  • 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

  • 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。
  • 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、snapai は実行状態に達するまでの速さが 111 番目で、231 件中 152 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

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.08

トピック (出典: GitHub)

aiclideveloper-toolsexpoicon-generatoropenaireact-native

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/snapai.svg)](https://argusic.com/subject/snapai)

質問

snapai は動作しますか?
snapai 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 5 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 snapai 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 a60d5393287c 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。
snapai 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。
snapai 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 5 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。
snapai 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。
snapai 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。
snapai 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、snapai は実行状態に達するまでの速さが 111 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
snapai 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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