Original em inglês: https://argusic.com/subject/monolingual
monolingual
Os dicionários universais, multilíngues e monolíngues mais abrangentes, perfeitos para leitores digitais, celulares, tablets e aplicativos desktop. Alimentado pelo Wiktionary.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 145d71595f3e
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: bilingual, dict, dictionary, ebook reader, goldendict, kindle, kindlegen e kobo.
monolingual executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 60 minutos e encontrou 10 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Dependencies installed, build imports correctly, kindling binary works, 90/96 tests pass (the 6 failures are pre-existing render/get_word tests that depend on unavailable template data).
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 92 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.
- pip install failed on git submodule wikitextprocessor (hung on clone)15 minutos
- Stale pre-built SQLite DB (5 rows, missing cacheable column) kept reverting10 minutos
- kindling binary missing at ~/.local/bin/kindling5 minutos
- parse test fixture produced .xml.bz2 only, parse.main() needs .xml3 minutos
- _get_cache_exclusions() crashed with no such column: cacheable on fresh DBs3 minutos
- pyproject.toml filterwarnings pattern mismatched imghdr deprecation message2 minutos
- Tempo de instalação
- 60 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 71 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 10 encontrados, 10 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest tests/ returned 90 passed, 6 failed (all 6 failures are pre-existing render/get_word tests that depend on unavailable template data). kindling --help prints usage. wikidict imports successfully.
- Tokens de modelo usados
- 1.414.643
- Commit exato testado
- 145d71595f3e
- 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.
============================= test session starts ============================== platform linux -- Python 3.12.3, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0 -- /work/repo/venv/bin/python cachedir: .pytest_cache rootdir: /work/repo configfile: pyproject.toml collecting ... collected 1 item tests/test_3_convert.py::test_simple PASSED [100%] ============================== 1 passed in 0.36s =============================== Everything is solid. Here's the final result: tokens used 1,414,643 Everything is solid. Here's the final result:
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 60 minutos.
- Recuperou-se de todos os 10 erros 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.
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.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
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 | 92,00 | 0,82 |
Tópicos (de GitHub)
bilingualdictdictionaryebook-readergoldendictkindlekindlegenkobokoreadermonolingualmultilingualplatopocketbookpythonreader-dictstardictwiktionarywiktionary-dumpwiktionary-parser
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/monolingual)Perguntas
- monolingual executa?
- monolingual executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 60 minutos, encontrando 10 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou monolingual?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 145d71595f3e. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar monolingual?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,82: 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 monolingual?
- 60 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- monolingual 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 monolingual?
- 10 coisas quebraram na execução registrada, e 10 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de monolingual?
- 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.