Original em inglês: https://argusic.com/subject/humanize
humanize
O sistema de fluxo do agent para maximização de tokens.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 60cab7e69fbf
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent, ai agents, claude code, codex, coding agents, flow, harness e infra.
humanize executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2,3 minutos e encontrou 3 erros, e a sessão inteira foi gravada.
The hmz package installs cleanly, ruff lint passes, the CLI binary prints valid usage output, and 2600+ unit tests + 145+ integration tests pass against mocked backends; 11 unit test failures are pre-existing environment constraints (Landlock, argv0 path) unrelated to install.
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 72 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.
- 11 unit tests fail: 2 Codex tests expect argv0='codex' but system resolves to '/usr/local/bin/codex'; 9 fencing tests expect Landlock or seccomp support not present on this kernel (kernel lacks ABI 4 and needed LSMs)
- 2 integration tests (test_tui_epics.py) timeout in Textual headless mode
- A few integration tests (test_tui_settings, test_tui_flows, test_tui_monitor) hang in headless environment and could not be tested
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 25 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run hmz --help returned usage info with 3 commands; uv run ruff check src/hmz returned 'All checks passed!'; uv run pytest tests/unit/ -p no:xdist (per-package) returned ~2660 passed
- Tokens de modelo usados
- 411.178
- Commit exato testado
- 60cab7e69fbf
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
exec /bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && cd /work/repo && echo "=== Summary of all inte… succeeded in 9086ms: === Summary of all integration tests === tests/integration/test_agents_codex.py::test_a_failed_turn_is_a_failure_with_what_codex_said PASSED… ============================== 13 passed in 3.78s ============================== tests/integration/test_agents_kimi.py::test_a_prompt_the_daemon_refuses_is_a_failed_turn_leaving_no… ============================== 4 passed in 4.60s =============================== Now I have complete data. Here is the final analysis: tokens used 411,178 Now I have complete data. Here is the final analysis:
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 2,3 minutos, 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 3 erros durante a configuração, 3 dos quais não foram resolvidos.
- 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, humanize foi o 34º 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 | 72,00 | 0,12 |
Tópicos (de GitHub)
agentai-agentsclaude-codecodexcoding-agentsflowharnessinfrallmpythonsystemworkflow
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/humanize)Perguntas
- humanize executa?
- humanize executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou humanize?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 60cab7e69fbf. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar humanize?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,12: 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 humanize?
- 2,3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- humanize 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 humanize?
- 3 coisas quebraram na execução registrada. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como humanize se compara às alternativas?
- Dos 135 projetos de agent que a Argusic instalou e cronometrou, humanize foi o 34º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 87 de 135 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de humanize?
- 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.