Original em inglês: https://argusic.com/subject/git-ai
git-ai
Uma extensão do Git para rastrear o código gerado por IA em seus repositórios.
Executafonte: GitHubpágina do projetoRustApache-2.0commit 1f16720db855
Rust, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, ai blame e coding agents.
git-ai executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 38 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
git-ai builds from source with cargo, all 2481 unit tests pass, 1310+ sampled integration tests across checkpointing, blame, diff, rewrite ops, agent presets, worktrees, and async daemon mode all pass with RUSTUP_TOOLCHAIN=stable and GIT_AI_TEST_BINARY_PATH set.
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.
- No Rust toolchain installed17 minutos
- Cargo file lock contention from overlapping builds5 minutos
- Integration tests fail: rustup cargo proxy not found in subprocess1 minuto
- Tempo de instalação
- 38 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 45 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cargo test --lib: 2481 passed, 0 failed; cargo test --test async_mode: 16 passed; cargo test --test commit_hunks: 16 passed; targeted integration suite (1310 tests covering basic_commit_attribution, checkpoint_unit, diff, blame_comprehensive, stash, rebase, cherry_pick, reset, amend, agent_commits_blame): all passed; binary version prints 1.7.3 (debug)
- Tokens de modelo usados
- 367.993
- Commit exato testado
- 1f16720db855
- 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.
| `commit_hunks` | 16 | all passed | | `commit_tree_update_ref` | (results seen, all ok) | all passed | | `config_fresh_test` | (results seen, all ok) | all passed | The full integration suite (3418 tests) takes 15+ minutes. All sampled subsets pass cleanly. ## Lint & format `cargo fmt --check` exits cleanly (no formatting issues). ## Errors | Error | Fix | Minutes | |---|---|---| | No Rust toolchain installed (`rustc: not found`) | Installed via `rustup` | ~17 | | Integration tests fail: "rustup could not choose a version of cargo to run" in `test_repo.rs:3924… | Cargo file lock contention (multiple concurrent builds) | Kill stale cargo processes before start…
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 de todos os 3 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 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 38 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, git-ai foi o 221º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 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
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/git-ai)Perguntas
- git-ai executa?
- Sim. git-ai executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 38 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou git-ai?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 1f16720db855. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar git-ai?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,20: 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 git-ai?
- 38 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- git-ai 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 git-ai?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como git-ai se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, git-ai foi o 221º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de git-ai?
- 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.