Original em inglês: https://argusic.com/subject/shell-gpt

shell_gpt

Uma ferramenta de linha de comando para produtividade, alimentada por grandes modelos de linguagem de IA como o GPT-5, vai ajudar você a concluir suas tarefas com mais rapidez e eficiência.

Executa com mocksfonte: GitHubPythonMITcommit a082bd5327ce

Python, licença MIT. O projeto se descreve como: chatgpt, cheat sheet, cli, commands, gpt 3, gpt 4, gpt 5 e linux.

shell_gpt executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,3 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.

ShellGPT 1.5.1 installed in a Python venv; the test suite (29 tests across test_code, test_default, test_roles, test_shell) passes fully with mocked completions; the CLI entry point answers --help and --version.

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

veredito
Executa com mocks
Pontuação Argusic
92 / 100
custo da execução de verificação
US$ 0,03 (medido)
execuções registradas
2
último teste
estrelas
12.304
forks
971
issues abertas
124
observadores
93
tamanho
0 MB
criado em
último push

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.

Tempo perdido em cada falha durante o teste de shell_gpt, extraído da execução registrada
Cada barra é uma falha que o agent registrou, com o tempo que ela custou. Extraído desta execução, e de nenhum outro lugar.

O que deu errado, nas palavras do agent

As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.

  • System-level pip install blocked by externally-managed-environment (PEP 668)0,1 minutos
  • Config module prompts for OpenAI API key on import, failing in headless/TTY-less environments0,1 minutos
  • Config.get() raises UsageError on missing keys, hitting DEFAULT_TEMPERATURE at import time0,1 minutos
Tempo de instalação
menos de um minuto
Da máquina limpa até o fim
4 minutos
Erros encontrados e corrigidos
3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
Como o resultado foi comprovado
pytest tests -p no:warnings exited 0, 29 passed; sgpt --version returned 'ShellGPT 1.5.1'
Tokens de modelo usados
66.045
Commit exato testado
a082bd5327ce
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

Assista à sessão

A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.

Uma gravação da tentativa 1, executada em . O veredito acima vem de outra tentativa, então veja isto como uma sessão e não como o resultado atual. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.

O fim da gravação

As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.

│ --role                  <str>  System role for GPT model.                    │
│ --create-role           <str>  Create role.                                  │
│ --show-role             <str>  Show role.                                    │
│ --list-roles   -lr             List roles.                                   │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
All 29 tests pass, the CLI help works. Let me report the final result.
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && . venv/bin/activate && sgpt --version 2>&1' in /work/repo
 succeeded in 734ms:
ShellGPT 1.5.1
tokens used
66,045

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 0,3 minutos, mais rápido que a mediana dos 4 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
  • Recuperou-se de todos os 3 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.
  • Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.

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.

Dos 5 projetos de chatgpt que a Argusic instalou e cronometrou, shell_gpt foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 2 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 portentativaresultadopontuaçãocusto USDquando
Argusic Runner2/3Executa com mocks92,000,03
Argusic Runner1/3Executa com mocks92,000,09

Tópicos (de GitHub)

chatgptcheat-sheetclicommandsgpt-3gpt-4gpt-5linuxllamallmollamaopenaiproductivitypythonshellterminal

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/shell_gpt.svg)](https://argusic.com/subject/shell-gpt)

Perguntas

shell_gpt executa?
shell_gpt executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 0 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou shell_gpt?
Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit a082bd5327ce. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar shell_gpt?
A execução que produziu este veredito custou US$ 0,03: 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 shell_gpt?
0,3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
shell_gpt 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 shell_gpt?
3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
Como shell_gpt se compara às alternativas?
Dos 5 projetos de chatgpt que a Argusic instalou e cronometrou, shell_gpt foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 2 de 5 chegaram a esse estado.
Onde estão as evidências de shell_gpt?
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.

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