Original em inglês: https://argusic.com/subject/giselle
giselle
Giselle: Construtor de aplicativos de AI. Código aberto.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit 7dca22434e3d
TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent, agent builder, agentic ai, ai, ai agent, ai agents, anthropic e gemini.
giselle executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e encontrou 5 erros, e a sessão inteira foi gravada.
Giselle monorepo installs, all SDK packages build, 653 tests pass, types check, and the Next.js dev server starts and responds with HTTP 307 at localhost:3456.
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 88 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 v18.19.1 installed but project requires >=243 minutos
- Production build OOM-killed (exit 137) during page data collection3 minutos
- pnpm binary not found on PATH2 minutos
- Studio build failed due to missing Supabase env vars2 minutos
- npm install -g failed with EACCES1 minuto
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 11 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pnpm test exited 0 (653 passed, 6 skipped); curl -s -o /dev/null -w %{http_code} localhost:3456 returned 307
- Tokens de modelo usados
- 109.878
- Commit exato testado
- 7dca22434e3d
- 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
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
6. **Formatting** -- `pnpm format`: 1529 files checked, no fixes needed. 7. **Tidy** -- `pnpm tidy` (knip): no unused files or deps found. 8. **Studio build** -- Compiled successfully (Turbopack + TypeScript passed), but was **OOM-killed*… 9. **Dev server** -- Started and served: `curl http://localhost:3456` returned **HTTP 307** (redire… ### Errors encountered and fixed | Error | Fix | |---|---| | `node v18.19.1` (too old; project requires `>=24`) | Installed `n`, used it to install and activa… | `pnpm: not found` | Installed `pnpm@10` via `npm install -g` with `--prefix=$HOME/.npm-global` | | `EACCES` on `npm install -g` | Used `--prefix=$HOME/.npm-global` (no root access) | | `Missing Supabase credentials` during build | Created `.env.local` with mock Supabase/Postgres/Ar… | Production build OOM (exit 137) | Container memory limit; dev server works fine |
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
- Instalado em 1 minuto, mais rápido que a mediana dos 134 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Encontrou 5 erros 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 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, giselle foi o 13º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
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 | 1/3 | Executa com mocks | 88,00 | 0,03 |
Tópicos (de GitHub)
agentagent-builderagentic-aiaiai-agentai-agentsanthropicgeminigenaigenerative-aimultiagentnextjsno-codeopen-sourceopenaipnpmragtypescriptvercelworkflow
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/giselle)Perguntas
- giselle executa?
- giselle executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou giselle?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7dca22434e3d. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar giselle?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,03: 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 giselle?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- giselle 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 giselle?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como giselle se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, giselle foi o 13º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de giselle?
- 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.