Original em inglês: https://argusic.com/subject/dao-code
dao-code
Coding agent de terminal em TypeScript de código aberto para DeepSeek-V4, baseia-se no forte custo-benefício da DeepSeek e no preço ultra barato de cache, projetando prefixos byte-estáveis e forks que reutilizam cache para que a memória entre sessões e uma camada contínua de autocorreção adicionem quase nenhum custo de token; contexto de 1M, Skills/MCP/Hooks, compatível com configuração do Claude Code.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 48da0890eb65
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agent, cli, coding agent, deepseek, llm, terminal e typescript.
dao-code executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 4 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Build succeeds via tsc, all 1832 tests pass across 191 test files, and the compiled binary runs and prints version dao-code v0.5.9. The app requires a DeepSeek API key for real usage, which is expected and documented behavior.
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 100 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.
- Node.js 18 system-installed, requires Node >=20 per package.json engines field1 minuto
- Flaky TUI test failures in App.test.tsx (timing-dependent assertion for '对话导航' and 'Theme switched' strings) — pass on re-run0,5 minutos
- Tempo de instalação
- 4 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 11 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test: 191 test files, 1832 tests all passed (vitest run, exit 0); node dist/index.js --version returned 'dao-code v0.5.9'
- Tokens de modelo usados
- 95.777
- Commit exato testado
- 48da0890eb65
- 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.
**Total elapsed time**: approximately 4 minutes from start to finish.
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "errors": [{"msg": "Nod…
```
tokens used
95,777
Now I'll compile the final report based on everything I observed.
The only thing this app genuinely needs that can't be mocked is a real DeepSeek API key — the `clie…
**Total elapsed time**: approximately 4 minutes from start to finish.
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "errors": [{"msg": "Nod…
```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 4 minutos, mais rápido que a mediana dos 69 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, dao-code foi o 30º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 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 4 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)
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/dao-code)Perguntas
- dao-code executa?
- Sim. dao-code executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 4 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou dao-code?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 48da0890eb65. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar dao-code?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,06: 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 dao-code?
- 4 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- dao-code 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 dao-code?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como dao-code se compara às alternativas?
- Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, dao-code foi o 30º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de dao-code?
- 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.