Original em inglês: https://argusic.com/subject/ddgs
ddgs
Uma biblioteca de metabusca que agrega resultados de diversos serviços de busca na web.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit 70a5635510fb
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: api, ddgs, dht, mcp, mcp server, metasearch, p2p e python.
ddgs executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 1 erro, e a sessão inteira foi gravada.
The ddgs package installs, lints, and formats cleanly; the CLI and Python API produce real results for text, images, news, and extract; videos and books tests fail because DuckDuckGo's v.js endpoint and Anna's Archive return 403 from this container.
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 80 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.
- test_videos_search, test_videos_command, test_books_search, test_books_command fail — DuckDuckGo videos API and Anna's Archive return HTTP 403 from this container's IP15 minutos
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 12 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- .venv/bin/ddgs text -q 'hello world' -m 3 returned 3 real results from Wikipedia and Grokipedia; .venv/bin/pytest tests/ -v passed 13 of 17 (4 external-service failures); .venv/bin/ruff check and format --check both clean; .venv/bin/ddgs version returned 9.16.0
- Tokens de modelo usados
- 112.783
- Commit exato testado
- 70a5635510fb
- 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.
**Setup summary:** - **Install**: `python3 -m venv .venv` and `pip install -e .[dev]` both succeeded without errors. - **CLI**: `ddgs --help`, `ddgs version`, and `ddgs text -q "hello world" -m 3` all work. - **Lint/Format**: `ruff check` passes, `ruff format --check` shows all files already formatted. - **Tests**: 13 passed, 4 failed — all 4 failures are from external services blocking requests from… The core search functionality (text, images, news, extract) works reliably end-to-end. The videos a… exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && .venv/bin/ddgs version 2>&1' in /work/repo succeeded in 0ms: 9.16.0 tokens used 112,783
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 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 60 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- 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
- Encontrou 1 erro durante a configuração, 1 dos quais não foi resolvido.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, ddgs foi o 15º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 35 de 61 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 1 minuto 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/ddgs)Perguntas
- ddgs executa?
- Sim. ddgs executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ddgs?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 70a5635510fb. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ddgs?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,09: 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 ddgs?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ddgs 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 ddgs?
- 1 coisa quebrou na execução registrada. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como ddgs se compara às alternativas?
- Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, ddgs foi o 15º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 35 de 61 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de ddgs?
- 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.