Original em inglês: https://argusic.com/subject/shopifyautoauth
ShopifyAutoAuth
Enterprise-grade Shopify Admin API authentication adapter, OAuth 2.0 Client Credentials Grant with automatic token refresh.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit af75a4e20b2e
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: authentication, client credentials, httpx, oauth2, pypi package, python, shopify e shopify api.
ShopifyAutoAuth executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
shopify_auth_adapter package installs cleanly from source, imports correctly, builds both sdist and wheel, and all 19 unit and integration tests pass with mocked Shopify endpoints using respx.
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 96 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página. 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 de instalação
- 2 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- menos de um minuto
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- .venv/bin/python -m pytest --cov=shopify_auth_adapter --cov-report=term-missing -v returned 19 passed, 0 failed in 0.59s with 82% coverage
- Tokens de modelo usados
- 44.367
- Commit exato testado
- af75a4e20b2e
- 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.
src/shopify_auth_adapter/client/client.py 78 20 74% 76, 80, 84, 88, 100, 112, 144-1… src/shopify_auth_adapter/core/__init__.py 5 0 100% src/shopify_auth_adapter/core/config.py 40 0 100% src/shopify_auth_adapter/core/constants.py 7 0 100% src/shopify_auth_adapter/core/exceptions.py 10 0 100% src/shopify_auth_adapter/core/protocols.py 15 0 100% TOTAL 413 75 82% ============================== 19 passed in 0.59s ============================== All 19 tests pass with 82% coverage. The missing coverage is on edge-case error handlers and LiveTo… tokens used 44,367 All 19 tests pass with 82% coverage. The missing coverage is on edge-case error handlers and LiveTo…
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.
- Instalado em 2 minutos.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- 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.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 2 minutos depois do clone.
- Seguir o próprio README: o caminho documentado funcionou sem nada para corrigir.
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 | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,04 |
Tópicos (de GitHub)
authenticationclient-credentialshttpxoauth2pypi-packagepythonshopifyshopify-apishopify-app
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/shopifyautoauth)Perguntas
- ShopifyAutoAuth executa?
- Sim. ShopifyAutoAuth executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ShopifyAutoAuth?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit af75a4e20b2e. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ShopifyAutoAuth?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: 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 ShopifyAutoAuth?
- 2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ShopifyAutoAuth 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 ShopifyAutoAuth?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Onde estão as evidências de ShopifyAutoAuth?
- 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.