Original em inglês: https://argusic.com/subject/mianshiya
mianshiya
Site de banco de questões de entrevista para empresas, mantido continuamente, ajuda você a conseguir uma oferta satisfatória! Questões de 2026 incluem Java, frontend, AI, AI Agent, RAG, C++, Go, Python, testes, operações, backend, sistema operacional, redes, Redis, MySQL, algoritmos, Spring, JVM, concorrência, Linux, LLM, engenharia de prompt, design de sistemas, e mais de 1万 perguntas clássicas. Escolha 面试鸭, um projeto full-stack com React frontend e Node backend, com desenvolvimento em nuvem, por 程序员鱼皮.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 7354f4859b74
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, ai agents, algorithm, ant design, backend, cpp, css e database.
mianshiya executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 15 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The React frontend builds and its dev server serves the 面试鸭 homepage with HTTP 200 on port 8000, and the Node backend starts and serves its static-data API (POST /api/tag/get/map returning HTTP 200 with JSON) on port 7592; data/auth endpoints still require real Tencent CloudBase, MongoDB and Redis credentials.
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.
- Backend server crashed at startup with 'ReferenceError: File is not defined' from undici 7.30.1 (pulled transitively by cheerio 1.2.0, which requires Node 20 globals that Node 18.19 lacks)3 minutos
- npm install failed with ERESOLVE peer dependency conflict (braft-editor requires react ^16 while project uses react ^17); yarn is not installed2 minutos
- umi/webpack build and dev failed under Node 18 with ERR_OSSL_EVP_UNSUPPORTED (webpack 5 MD4 hash rejected by OpenSSL 3)2 minutos
- Backend crashed on any request without an Origin header: ERR_HTTP_INVALID_HEADER_VALUE 'undefined' for Access-Control-Allow-Origin in server/src/server.js CORS middleware2 minutos
- Database/auth-backed endpoints (question search, login, etc.) need real Tencent CloudBase env/secretId/secretKey plus Redis/MongoDB; the shipped config uses placeholder values (env 'mianshiya-xxx', secretId/secretKey 'xxx')
- Tempo de instalação
- 15 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 13 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://localhost:8000/ returned 200; curl -s -X POST http://localhost:7592/api/tag/get/map -H 'Content-Type: application/json' -d '{}' returned HTTP 200 with JSON body; npm run build exited 0 with 'Webpack: Compiled successfully'; backend log showed 'server start at 7592, env = local'
- Tokens de modelo usados
- 313.244
- Commit exato testado
- 7354f4859b74
- 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.
res.setHeader('Access-Control-Allow-Credentials', 'true');
// 允许的地址 http://127.0.0.1:9000 这样的格式
const origin = req.get('Origin');
if (origin) {
res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', origin);
}
// 允许跨域请求的方法
res.setHeader('Access-Control-Allow-Methods', 'POST, GET, OPTIONS, DELETE, PUT');
Now I'll produce the final report.
tokens used
313,244
Now I'll produce the final report.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 5 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 MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 15 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, mianshiya foi o 177º 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)
aiai-agentsalgorithmant-designbackendcppcssdatabasefrontendgolanginterviewjavajavascriptnodejsprogrammerpythonreactredistypescript
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/mianshiya)Perguntas
- mianshiya executa?
- Sim. mianshiya executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 15 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou mianshiya?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7354f4859b74. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar mianshiya?
- 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 mianshiya?
- 15 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- mianshiya 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 mianshiya?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como mianshiya se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, mianshiya foi o 177º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de mianshiya?
- 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.