Original em inglês: https://argusic.com/subject/csp
csp
csp é uma biblioteca de processamento de streams reativos de alta performance, escrita em C++ e Python.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 4247a8b581d5
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: cpp, python, reactive, reactive programming, stream processing e streaming.
csp executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2,5 minutos e encontrou 6 erros, e a sessão inteira foi gravada.
csp 0.19.1 installed from PyPI into a venv, ran the bid-ask spread example producing correct output, and 1600/1628 tests pass after installing tzdata, anywidget, and python-rapidjson
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 93,3 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Source build failed: missing python3-dev headers (Development.Embed component not found)5 minutos
- test_websocket.py collection error: missing python-rapidjson1 minuto
- test_db.py failures: missing tzdata package1 minuto
- test_dateframe::test_perspective failure: missing anywidget1 minuto
- Source build failed: vcpkg dependency tree incomplete - arrow, parquet, thrift, librdkafka, gtest not fully installed
- test_examples.py collection error: examples directory not bundled in PyPI wheel
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 38 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- csp.run example printed bid/ask/spread correctly; pytest ran 1600 passed, 26 skipped, 2 xfailed in 93.5s
- Tokens de modelo usados
- 225.046
- Commit exato testado
- 4247a8b581d5
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
2026-10-21 02:32:07.081129 ask:2.0 2026-10-21 02:32:07.081129 spread:1.0 SUCCESS: Application ran correctly Now I have all the data needed. Let me compile the final report. exec /bin/sh -lc 'cd /tmp && /tmp/venv/bin/python -m pytest /tmp/venv/lib/python3.12/site-packages/csp/t… succeeded in 94286ms: 1600 passed, 26 skipped, 2 xfailed, 611 warnings, 14 subtests passed in 93.50s (0:01:33) Now I have everything. Let me compile the final result. tokens used 225,046 Now I have everything. Let me compile the final result.
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 2,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 3 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Encontrou 6 erros durante a configuração, 2 dos quais não foram resolvidos.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 4 projetos de cpp que a Argusic instalou e cronometrou, csp foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 4 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 2,5 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
cpppythonreactivereactive-programmingstream-processingstreaming
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/csp)Perguntas
- csp executa?
- Sim. csp executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou csp?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4247a8b581d5. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar csp?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,46: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar csp?
- 2,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- csp precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar csp?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como csp se compara às alternativas?
- Dos 4 projetos de cpp que a Argusic instalou e cronometrou, csp foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 3 de 4 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de csp?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.