Original em inglês: https://argusic.com/subject/scavenger
Scavenger
Crawler (Bot) que procura vazamentos em sites de paste.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 4d3b0ed7e9fb
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: bot, crawler, credentials, leaks, osint, paste, pastebin e python.
Scavenger executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,5 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Dashboard serves HTTPS on localhost:8080 returning complete HTML page; analysis engine detects email:password combos, private keys, API tokens, and 18 configurable search terms; SQLite dedup DB tracks crawled paste IDs; all 6 module scripts pass syntax check; pastes.io and pastebin.com external endpoints are reachable
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.
- tmux not installed (no root)0,2 minutos
- data directories named pastesoi instead of pastesio0,1 minutos
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 5 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl -sk https://127.0.0.1:8080/ returned HTTP 200 with full dashboard HTML; python analysis engine detected email:password, private key regex, API token, and keyword patterns on test content
- Tokens de modelo usados
- 87.119
- Commit exato testado
- 4d3b0ed7e9fb
- 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.
Let me also check if the real external endpoints are reachable, since that impacts tier assessment: The real pastebin.com/archive returns 200 and pastes.io returns 404 for random IDs — both expected … Now let me compile the final structured result. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . venv/bin/activate && pip show requests beautifulsoup4 colorama twee… succeeded in 302ms: Name: requests Version: 2.34.2 Name: beautifulsoup4 Version: 4.15.0 Name: colorama Version: 0.4.6 Name: tweepy Version: 4.17.0 tokens used 87,119
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 0,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 4 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 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.
Dos 5 projetos de bot que a Argusic instalou e cronometrou, Scavenger foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 1 de 5 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 | 92,00 | 0,04 |
Tópicos (de GitHub)
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/scavenger)Perguntas
- Scavenger executa?
- Scavenger executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou Scavenger?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4d3b0ed7e9fb. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar Scavenger?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,04: 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 Scavenger?
- 0,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- Scavenger 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 Scavenger?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como Scavenger se compara às alternativas?
- Dos 5 projetos de bot que a Argusic instalou e cronometrou, Scavenger foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 1 de 5 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de Scavenger?
- 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.