英語の原文: https://argusic.com/subject/vrct
VRCT
VRCT(VRChat チャットボックス翻訳・文字起こし)
動作するソース: GitHubホームページPythonNOASSERTIONコミット 429a593fca42
Python、NOASSERTION ライセンス. プロジェクト自身の表記: osc、speech recognition、speech to text、vrchat.
VRCT 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 48 分でインストールし、6 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。
Python backend starts and completes full initialization (Whisper model, CTranslate2, OSC), Vite frontend builds and serves, all 936 pytest tests pass, OCR engine is ready with downloaded models, Rust toolchain installed; Tauri native build blocked by missing webkit2gtk-4.1 system libraries (not installable without root).
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 60 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。
- pyaudiowpatch==0.2.12.6 has no Linux wheel (Windows-only WASAPI PortAudio bindings)8 分
- Tauri requires webkit2gtk-4.1, javascriptcoregtk-4.1, and libsoup-3.0 development libraries to build (missing system-wide)5 分
- models/clipboard/clipboard.py unconditionally tries ctypes.WinDLL for user32/kernel32 on all platforms3 分
- tools/chatbox_sample_player.py raises RuntimeError('Interactive playback requires Windows') unconditionally on non-Windows, even for --dry-run and --start which never call msvcrt3 分
- src-ui/import uses lowercase vrct.svg but the file is uppercase VRCT.svg (Windows case-insensitive vs Linux case-sensitive FS)2 分
- test_clipboard_focus_and_paste.py::test_copies_and_pastes_when_focus_succeeds expects focus/paste path that is gated on sys.platform == 'win32' and never runs on Linux1 分
- インストール時間
- 48 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 25 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 6 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- pytest src-python/test/ exited 0 with 936 passed; vite build completed (dist/ with index.html and assets); npm run vite-preview answered HTTP 200 on port 4317; python src-python/mainloop.py completed initialization and emitted /run/initialization_complete; OCR fetch and engine verification succeeded; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:4317/ returned 200
- 使用したモデルのトークン
- 1,727,111
- テストした正確なコミット
- 429a593fca42
- 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
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 2 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。
=== Whisper transcription test ===
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 4, in <module>
File "/work/repo/.venv/lib/python3.12/site-packages/faster_whisper/transcribe.py", line 834, in t…
audio = decode_audio(audio, sampling_rate=sampling_rate)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
=== test_data directory ===
no test_data dir
Now I have everything I need. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT JSON.
tokens used
1,727,111
Now I have everything I need. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT JSON.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。
- 48 分でインストールできました。
- 6 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。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- 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
- ライセンスファイルを自動で分類できなかったため、使用する前にご自身で確認してください。
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
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/vrct)質問
- VRCT は動作しますか?
- はい。VRCT は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 48 分でインストールして起動し、途中で 6 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は VRCT 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 429a593fca42 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。
- VRCT 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 0.33 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。
- VRCT 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 48 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。
- VRCT 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。
- VRCT 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 6 件の問題が発生しました。そのうち 6 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。
- VRCT 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。