Original em inglês: https://argusic.com/subject/harlequin
harlequin
O IDE SQL para o seu Terminal. Agora com hsql, o cliente sql favorito do seu agent.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 5c463bf8b29e
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent, cli, client, database, db, db cli, db client e duckdb.
harlequin 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.
Harlequin v2.15.0 installed via uv from source: all 1153 unit tests pass, ruff and mypy clean, hsql CLI executes SQL against DuckDB and SQLite adapters in table/csv/json formats, TUI launches on Xvfb display, and import-linter confirms all 5 contract boundaries are upheld.
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 60 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.
- Locale en_US.UTF-8 not available in minimal container (only C/C.utf8/POSIX installed). Tests errored at setup with HarlequinLocaleError.3 minutos
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 41 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run hsql -c 'select 1 as foo' returned 'foo | 1' (DuckDB); uv run hsql -a sqlite -c 'select 42' --format json returned '[{"answer":42}]'; uv run hsql -c 'select 1' -o /tmp/out.csv --format csv wrote correct CSV; uv run ruff check . returned 'All checks passed'; uv run mypy returned 'Success: no issues found in 160 source files'; uv run pytest -m 'not online' -n0 --tb=short tests/unit_tests/ all passed (1153 tests)
- Tokens de modelo usados
- 159.492
- Commit exato testado
- 5c463bf8b29e
- 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.
],
\"test_depth\": \"tier1_real\",
\"verified_how\": \"uv run hsql -c 'select 1 as foo' returned 'foo | 1' (DuckDB); uv run hsql -…
\"final_state\": \"Harlequin v2.15.0 installed via uv from source: all 1153 unit tests pass, ru…
}
print(f\"ARGUSIC_RESULT:{json.dumps(result)}\")
PYEOF" in /work/repo
succeeded in 0ms:
All done. Results delivered in the `ARGUSIC_RESULT:` line above. The only issue was the missing `en…
tokens used
159,492
All done. Results delivered in the `ARGUSIC_RESULT:` line above. The only issue was the missing `en…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 134 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, harlequin foi o 27º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,14 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,14 |
Tópicos (de GitHub)
agentcliclientdatabasedbdb-clidb-clientduckdbmariadbmssqlmysqlodbcpostgrespythonredshiftsnowflakesqlsqlitetextualtui
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/harlequin)Perguntas
- harlequin executa?
- Sim. harlequin 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 harlequin?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 5c463bf8b29e. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar harlequin?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,14: 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 harlequin?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- harlequin 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 harlequin?
- 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 harlequin se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, harlequin foi o 27º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de harlequin?
- 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.