Original em inglês: https://argusic.com/subject/uzi-skill
UZI-Skill
Dinheiro frio simplesmente flui para o meu bolso quente - 游资（UZI）Skills: vamos dar as boas-vindas, 股海贼王! 66 especialistas em investimentos ajudam você a analisar o mercado · 22 dimensões de dados × 180 regras quantitativas × 17 métodos de análise institucional · Ações A / Ações de Hong Kong / Ações dos EUA
Executa com mocksfonte: GitHubPythonMITcommit 650788c54a9b
Python, licença MIT.
UZI-Skill executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 20 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Created venv with all 57+ dependencies (akshare, yfinance, baostock, pandas, playwright, rich), Playwright chromium downloaded, all 895 unit tests pass without failures, CLI entry point functional with all flags, all core modules (pipeline, 22 fetchers, scoring, 5 report generators, model computing) import and are callable.
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
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.
- Lite end-to-end run on 600519.SH timed out on 3/22 fetchers from overseas (4_peers, 12_capital_flow, similar_stocks)10 minutos
- Debian externally-managed-environment blocks system-wide pip install1 minuto
- pytest not pre-installed in venv0,5 minutos
- Tempo de instalação
- 20 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 21 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- cd skills/deep-analysis/scripts && pytest tests/ -q: 808 passed, 0 failed; pytest tests/pipeline/ -q: 87 passed, 0 failed; run.py --help prints full usage; python -c 'from run_real_test import stage1, stage2; from assemble_report import assemble; from lib.report.* import *' all import cleanly; all 5 report submodules (svg_primitives, dim_viz, institutional, panel_cards, special_cards) verified
- Tokens de modelo usados
- 62.113
- Commit exato testado
- 650788c54a9b
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
from tests.test_no_regressions import test_distressed_negative_roe
from tests.test_html_escape_boundary import *
from tests.test_v2_11_scoring_calibration import *
from tests.test_serenity_rules import *
print('Test functions imported OK')
\" 2>&1" in /work/repo
succeeded in 0ms:
Test functions imported OK
The tests are all pure unit tests with no network calls — they validate scoring logic, rendering, s…
tokens used
62,113
The tests are all pure unit tests with no network calls — they validate scoring logic, rendering, s…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
- 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.
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.
- Levou 20 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 46 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 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, UZI-Skill foi o 46º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,05 |
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/uzi-skill)Perguntas
- UZI-Skill executa?
- UZI-Skill executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 20 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou UZI-Skill?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 650788c54a9b. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar UZI-Skill?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,05: 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 UZI-Skill?
- 20 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- UZI-Skill 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 UZI-Skill?
- 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 UZI-Skill se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, UZI-Skill foi o 46º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de UZI-Skill?
- 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.