Original em inglês: https://argusic.com/subject/leanrea
leanrea
Uma habilidade de 8 KB que substitui REA (Reverse Engineer Anything): ferramentas CLI simples, sem MCP. Benchmark: 38% mais rápido, 35% mais barato.
Não foi possível verificarfonte: GitHubPythonMITcommit 09ba4aa0217f
Python, licença MIT.
A Argusic não conseguiu fazer leanrea executar. 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.
The leanrea SKILL.md can be installed via 'npx skills add aicodeking/leanrea' and is copied into ./.agents/skills/leanrea/; the skill file is present and structurally valid
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 50 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.
- skills CLI (npx skills add) requires Node >= 22.20.0, but system Node is v18.19.1; downloaded Node v22.14.0 as a workaround and the install worked2 minutos
- Tempo de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 2 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npx [email protected] add aicodeking/leanrea (remote) and add /work/repo (local) both completed successfully, copying 8374 bytes of SKILL.md to ./.agents/skills/leanrea/, confirmed via file listing. npx skills list showed the installed skill. skills-lock.json was created with hash a502dd...
- Tokens de modelo usados
- 65.692
- Commit exato testado
- 09ba4aa0217f
- 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.
{
"version": 1,
"skills": {
"leanrea": {
"source": ".",
"sourceType": "local",
"computedHash": "a502dd556ca6e5cf812baa616a89915e9dd07f569d9419c2824376598739e475"
}
}
}
tokens used
65,692Reproduzir 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 minutos, mais rápido que a mediana dos 46 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.
- Licença MIT, 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
- Um agent sem limite de tempo não conseguiu fazê-lo executar.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, leanrea foi o 17º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Não executou | 50,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 50,00 | 0,06 |
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/leanrea)Perguntas
- leanrea executa?
- A Argusic não conseguiu verificar se leanrea 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 leanrea?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 09ba4aa0217f. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar leanrea?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: 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 leanrea?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- leanrea 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 leanrea?
- 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 leanrea se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, leanrea foi o 17º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de leanrea?
- 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.