Original em inglês: https://argusic.com/subject/spp
spp
Uma ferramenta versátil e de alto desempenho para proxy de rede e encaminhamento de tráfego, escrita em Go.
Executafonte: GitHubGoMITcommit 7a80acf947b4
Go, licença MIT. O projeto se descreve como: golang, icmp tunnel, kcp, proxy, quic, reverse proxy, rudp e socks5.
spp executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
Builds from source, all 3 unit tests pass, binary reports version 0.14.1, and end-to-end TCP forwarding proxy works correctly with real HTTP traffic.
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 100 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.
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 4 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- go test -v -count=1 ./... exited 0 with 3/3 PASS; e2e: curl -s --max-time 3 http://127.0.0.1:8080/ through spp proxy_client→spp server→python backend returned HTTP 200 with content
- Tokens de modelo usados
- 31.510
- Commit exato testado
- 7a80acf947b4
- 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.
2026-10-12T01:50:50.392780Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a12… tokens used 31,510 Everything is working. Let me compile the final report. **Summary of what was done:** 1. **Go installation**: `go1.26.0` was not pre-installed. Downloaded and extracted to `/home/runner… 2. **Build**: `go build -o spp .` succeeded — binary produced 3. **Version check**: `./spp -version` → `spp version 0.14.1` 4. **Unit tests**: All 3 tests (`TestGenerateConfigs`, `TestDefaultListenAndServerAddrs`, `TestRand… 5. **Config generation**: `./spp -genconfig` generates 7 config files correctly 6. **Server listen**: Server starts and listens on TCP port 8888 (verified via `/dev/tcp`) 7. **End-to-end verification**: Server + proxy_client successfully forwarded HTTP requests through …
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 1 minuto.
- 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.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
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 1 minuto 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
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/spp)Perguntas
- spp executa?
- Sim. spp executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou spp?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7a80acf947b4. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar spp?
- 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 spp?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- spp 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 spp?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Onde estão as evidências de spp?
- 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.