Original em inglês: https://argusic.com/subject/nxnative
nxnative
Jogos de Switch executando nativamente no iPhone, no iPad e no Mac: uma pasta NSP se torna um IPA não assinado (reescritor de NSO, hospedeiro de Horizon HLE, NVN→Metal)
Executafonte: GitHubPythonMITcommit ac9598ad83e2
Python, licença MIT.
nxnative executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 12 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
All Linux-compatible Python tool tests pass: NSO/NRO loader, NSP packing, RomFS image builder, shader splitter, rewriter, docs/lint/env tools all verified working on Ubuntu 24.04 with Python 3.12
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 90 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.
- Missing Python deps: lz4, capstone, fonttools, zstd, backports.zstd3 minutos
- Pip could not install into system Python (externally-managed-environment)1 minuto
- gcc-13 -Wmisleading-indentation error on one-liner C in test_romfs_image.py1 minuto
- Pre-existing flaky test test_romfs_image.py::test_reuse_rebuilds_changed_added_removed_and_renamed_files (ext4 ctime resolution)
- test_spirv_cross_pin, test_nsp_mac_app, test_own_compilers, test_regress need macOS/Xcode
- Tempo de instalação
- 12 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 6 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python3 -m pytest dm/tools/tests passed 449 tests (20 skipped, 2 xfailed, 338 subtests passed) after fixing one gcc-13 indentation bug and installing 5 pip dependencies
- Tokens de modelo usados
- 85.832
- Commit exato testado
- ac9598ad83e2
- 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.
Let me check whether the test suite uses real test data or mocks. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && find dm/tools/tests -name "*.nso" -o -name "*.nro" -o -name "*.nsp" -… succeeded in 0ms: exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . /tmp/venv/bin/activate && python3 -m pytest dm/tools/tests/ -q --tb… succeeded in 5121ms: 443 passed, 19 skipped, 44 deselected, 2 xfailed, 326 subtests passed in 4.93s Now I have all the data I need. Let me compile the final report. tokens used 85,832 Now I have all the data I need. Let me compile 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 12 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 46 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, nxnative foi o 43º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 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.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,18 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não verificado | 80,00 | 0,42 |
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/nxnative)Perguntas
- nxnative executa?
- Sim. nxnative executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 12 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou nxnative?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ac9598ad83e2. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar nxnative?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,18: 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 nxnative?
- 12 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- nxnative 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 nxnative?
- 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 nxnative se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, nxnative foi o 43º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de nxnative?
- 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.