Original em inglês: https://argusic.com/subject/twinny
twinny
Assistente de codificação com IA de código aberto para VS Code. Coding agent, autocompletar código, chat, edições e revisões com modelos locais ou hospedados. Seus modelos, sua infraestrutura.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 4685b7fb87ca
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai coding assistant, artificial intelligence, code chat, code completion, code generation, code review, code review assistant e developer tools.
twinny executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 5,5 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
npm install completed, TypeScript compilation and esbuild bundling succeed, the full VS Code extension test suite passes (642 passed, 0 failed), and both twinny-node and twinny-server CLI binaries respond correctly.
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
- 6 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 8 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- xvfb-run -a npm test: 642 passing, 4 pending, 0 failing, exit code 0. twinny-server --version: 4.2.1. twinny-node --help: printed usage.
- Tokens de modelo usados
- 83.582
- Commit exato testado
- 4685b7fb87ca
- 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
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 2, 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.
The test suite exercises real extension behavior (completion lifecycle, chat, embeddings, gateway, … tokens used 83,582 Everything works. Let me compile the final report. **Observations from the full session:** - **`npm install`** installed 1549 packages with only deprecation warnings (no errors). - **`npm run build-tests`** (TypeScript compilation) completed successfully. - **`npm run build`** (esbuild bundling) completed successfully. - **`xvfb-run -a npm test`** ran the full VS Code integration test suite against a real VS Code ins… - **`node:sqlite`** is unavailable (Node 18.19.1 vs required 22+), so the one standalone test was s… - **`twinny-node --help`** prints usage; **`twinny-server --version`** prints `4.2.1`. Both CLIs ar… The test suite exercises real extension behavior (completion lifecycle, chat, embeddings, gateway, …
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 5,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 7 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- 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 3 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Dos 8 projetos de ai-coding-assistant que a Argusic instalou e cronometrou, twinny foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 8 de 8 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.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 5,5 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
Tópicos (de GitHub)
ai-coding-assistantartificial-intelligencecode-chatcode-completioncode-generationcode-reviewcode-review-assistantdeveloper-toolsembeddingsllamacppllmlocal-aiollamaprivate-aiself-hostedself-hosted-aiself-hosted-llmvscode-extension
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/twinny)Perguntas
- twinny executa?
- Sim. twinny executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 6 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou twinny?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4685b7fb87ca. Há 3 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar twinny?
- 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 twinny?
- 5,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- twinny 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 twinny?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como twinny se compara às alternativas?
- Dos 8 projetos de ai-coding-assistant que a Argusic instalou e cronometrou, twinny foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 8 de 8 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de twinny?
- Todas as 3 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.