Original em inglês: https://argusic.com/subject/dpp
DPP
Biblioteca de bots para a API do Discord em C++: D++ é leve e escalável para bots pequenos e enormes!
Executafonte: GitHubpágina do projetoC++Apache-2.0commit 786ceb2e24f2
C++, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: api, api client, api wrapper, cpp, discord, discord api, discord api v10 e discord api wrapper.
DPP executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 18 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Built D++ v10.1.7 (libdpp.so) with g++ 13.3, zlib 1.3, OpenSSL 3.0.13; all 64 offline unit tests pass (100%), socket and HTTP tests verified real connectivity, coroutine async infrastructure confirmed working
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 90 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.
- zlib1g-dev package not installed (missing ZLIB headers/libs)5 minutos
- Tempo de instalação
- 18 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 20 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cd build/library && LD_LIBRARY_PATH=. ./unittest exited 0, 64 passed, 0 failed, 108 skipped (no Discord token); sockettest connected to example.com and received HTTP 200; httpservertest, coro_loop, soaktest all exited 0
- Tokens de modelo usados
- 70.557
- Commit exato testado
- 786ceb2e24f2
- 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.
/bin/sh -lc 'grep DPP_VERSION_SHORT /work/repo/include/dpp/version.h' in /work/repo succeeded in 0ms: #define DPP_VERSION_SHORT 100107 Now I have all the data. Let me compile the result. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo/build/library && LD_LIBRARY_PATH=. timeout 30 ./unittest 2>&1 | grep -c … succeeded in 29863ms: 34 All systems working. Here is the final report: tokens used 70,557 All systems working. Here is the final report:
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.
- 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 18 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 60 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, DPP foi o 55º 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.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,07 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não verificado | 80,00 | 0,03 |
Tópicos (de GitHub)
apiapi-clientapi-wrappercppdiscorddiscord-apidiscord-api-v10discord-api-wrapperdiscord-botdockerdppetfhacktoberfestjsonlibrarylinuxosxsslwebsocketwindows
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/dpp)Perguntas
- DPP executa?
- Sim. DPP executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 18 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou DPP?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 786ceb2e24f2. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar DPP?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,07: 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 DPP?
- 18 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- DPP 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 DPP?
- 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 DPP se compara às alternativas?
- Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, DPP foi o 55º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 35 de 61 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de DPP?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.