Original em inglês: https://argusic.com/subject/ticket-monitoring
ticket-monitoring
Monitoramento auto-hospedado e multicanal de preços de passagens aéreas: coleta de detalhes de voos, push de imagens e texto via DingTalk, alerta forte em quatro níveis ao atingir a meta. Rotas domésticas e internacionais (destinos nos cinco continentes) usam o mesmo conjunto de coleta, análise e push. Os dados ficam na máquina local, a configuração é toda na web, código aberto e gratuito.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 844c5e19dbfc
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: crawler, dingtalk, flight, playwright, price monitoring, python, self hosted e ticket.
ticket-monitoring executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 60 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
All dependencies installed in venv, Playwright chromium installed, test suite runs 3712 tests all passing, web UI demo server starts and responds with HTTP 200 on its state API endpoint, main.py --version reports 1.5.303
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.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- netstat command not found - web UI tests that start demo server failed at fixture setup with FileNotFoundError10 minutos
- Tempo de instalação
- 60 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 44 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD=1 PATH=/home/runner/.local/bin:$PATH python -m pytest tests/ returned 3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:8798/api/state returned 200
- Tokens de modelo usados
- 675.160
- Commit exato testado
- 844c5e19dbfc
- 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.
/bin/sh -lc 'echo "3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors"' in /work/repo succeeded in 0ms: 3712 passed, 13 skipped, 0 failed, 0 errors Let me calculate time spent. exec /bin/sh -lc 'echo "Start time estimate: roughly 60 min total (deps 10 min + install playwright 10 m… succeeded in 0ms: Start time estimate: roughly 60 min total (deps 10 min + install playwright 10 min + tests 40 min) Now let me compile the final report. tokens used 675,160 Now 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 do único erro 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 Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 60 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 24 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 25 projetos de crawler que a Argusic instalou e cronometrou, ticket-monitoring foi o 25º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 19 de 25 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.
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)
crawlerdingtalkflightplaywrightprice-monitoringpythonself-hostedticket
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/ticket-monitoring)Perguntas
- ticket-monitoring executa?
- Sim. ticket-monitoring executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 60 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ticket-monitoring?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 844c5e19dbfc. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ticket-monitoring?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,20: 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 ticket-monitoring?
- 60 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ticket-monitoring 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 ticket-monitoring?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como ticket-monitoring se compara às alternativas?
- Dos 25 projetos de crawler que a Argusic instalou e cronometrou, ticket-monitoring foi o 25º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 19 de 25 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de ticket-monitoring?
- 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.