Original em inglês: https://argusic.com/subject/deep-project
deep-project
Plugin Claude Code que transforma ideias vagas de software em componentes individuais, prontos para serem planejados
Executafonte: GitHubPythonMITcommit c5436d57feaf
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: claude code, claude code plugin, planning, project management e requirements.
deep-project executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
All 167 tests pass and the three CLI scripts (setup-session, create-split-dirs, capture-session-id) run successfully end-to-end with real inputs.
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.
- uv binary not on PATH; tests using subprocess.run(['uv', ...]) failed with FileNotFoundError1 minuto
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 3 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run pytest tests/ passed 167/167; setup-session.py --file --session-id returned success JSON; create-split-dirs.py parsed manifest and created split directories; capture-session-id.py emitted correct hook output
- Tokens de modelo usados
- 168.156
- Commit exato testado
- c5436d57feaf
- 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-session.py` — successfully parsed a requirements file and returned session state JSON - `create-split-dirs.py` — correctly parsed a `SPLIT_MANIFEST` block and created split directories - `capture-session-id.py` — correctly read `session_id` from stdin JSON payload and emitted `additi… tokens used 168,156 All 167 tests pass, both scripts work. Here's the final report: **Install**: `uv sync` and `uv sync --extra dev` succeeded without errors. **Initial error**: 45 tests failed because `subprocess.run(["uv", ...])` couldn't find `uv` on PATH… **Scripts verified**: - `setup-session.py` — successfully parsed a requirements file and returned session state JSON - `create-split-dirs.py` — correctly parsed a `SPLIT_MANIFEST` block and created split directories - `capture-session-id.py` — correctly read `session_id` from stdin JSON payload and emitted `additi…
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 minutos, mais rápido que a mediana dos 20 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se do único erro 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 21 projetos de claude-code que a Argusic instalou e cronometrou, deep-project foi o 8º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 20 de 21 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 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)
claude-codeclaude-code-pluginplanningproject-managementrequirements
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/deep-project)Perguntas
- deep-project executa?
- Sim. deep-project executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou deep-project?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit c5436d57feaf. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar deep-project?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: 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 deep-project?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- deep-project 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 deep-project?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como deep-project se compara às alternativas?
- Dos 21 projetos de claude-code que a Argusic instalou e cronometrou, deep-project foi o 8º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 20 de 21 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de deep-project?
- 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.