英語の原文: https://argusic.com/subject/snowair
SnowAir
SnowAir は軽量なスクリーンショット・注釈ツールで、スクリーンショット、画面録画、デモ、貼り付け、OCR 認識、翻訳などの機能を備えています。自由で効率的、すべては軽雪にあります。
検証できずソース: GitHubC++Apache-2.0コミット 4709d49e7783
C++、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: canvas、draw、efficiency、office、paint、screen capture、snowair、video.
Argusic は SnowAir を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 12 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 official v0.1.16 Lite executable passed all 12 built-in self-test checks under Wine 11.21, while its tray GUI exited with code 9 because Wine could not activate Windows.System.DispatcherQueue and raised c0000409.
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 6 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。
- Wine prefix initialization timed out while wineboot/rundll32 remained hung after RpcSs failed to start.5 分
- The official GUI exits with status 9: RoGetActivationFactory cannot find Windows.System.DispatcherQueue, followed by unhandled exception c0000409.3 分
- A standard source build is impossible: Native/SnowAir.slnx references Native/deps/Ling, Yoga, libwebp, and zxing-cpp-311, but Native/deps is absent; the READMEs state the required custom Ling implementation is unpublished.2 分
- Portable Wine 11.21 amd64 failed with /lib/ld-linux.so.2: could not open because the container lacks the 32-bit loader.2 分
- Downloading into /work/downloads failed with Permission denied.1 分
- インストール時間
- 12 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 9 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 5 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- wine ./SnowAir-Lite.exe --selftest exited 0; SnowAir-selftest.log contained 12 PASS lines and 失败项：0. wine ./SnowAir-Lite.exe --enter=tray exited 9 with err:combase RoGetActivationFactory Failed to find library for L"Windows.System.DispatcherQueue" and unhandled exception c0000409.
- 使用したモデルのトークン
- 177,145
- テストした正確なコミット
- 4709d49e7783
- 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。
-- downloaded exe checksum compare to GitHub size -- 4302336 /tmp/snowair-test/SnowAir-Lite.exe 98790b3b772eb6006ea660f49c6432ce811f80e7a006a0e11529eedc3a15909e /tmp/snowair-test/SnowAir-Lite.exe succeeded in 528ms: -- --version -- exit=9 libEGL warning: DRI3 error: Could not get DRI3 device libEGL warning: Ensure your X server supports DRI3 to get accelerated rendering -- --help -- exit=9 tokens used 177,145
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
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 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
- 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
- インストールに 12 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 8 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 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 canvas のプロジェクト 9 件のうち、SnowAir は実行状態に達するまでの速さが 6 番目で、9 件中 6 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
トピック (出典: GitHub)
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/snowair)質問
- SnowAir は動作しますか?
- Argusic は SnowAir が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシンで 12 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 SnowAir 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 4709d49e7783 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。
- SnowAir 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 0.09 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。
- SnowAir 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 12 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。
- SnowAir 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。
- SnowAir 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 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。
- SnowAir 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 canvas のプロジェクト 9 件のうち、SnowAir は実行状態に達するまでの速さが 6 番目で、9 件中 6 件がそもそも実行状態に達しました。
- SnowAir 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。