Original em inglês: https://argusic.com/subject/vrct
VRCT
VRCT(Tradutor e Transcrição do Chatbox do VRChat)
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonNOASSERTIONcommit 429a593fca42
Python, licença NOASSERTION. O projeto se descreve como: osc, speech recognition, speech to text e vrchat.
VRCT executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 48 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Python backend starts and completes full initialization (Whisper model, CTranslate2, OSC), Vite frontend builds and serves, all 936 pytest tests pass, OCR engine is ready with downloaded models, Rust toolchain installed; Tauri native build blocked by missing webkit2gtk-4.1 system libraries (not installable without root).
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 60 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.
- pyaudiowpatch==0.2.12.6 has no Linux wheel (Windows-only WASAPI PortAudio bindings)8 minutos
- Tauri requires webkit2gtk-4.1, javascriptcoregtk-4.1, and libsoup-3.0 development libraries to build (missing system-wide)5 minutos
- models/clipboard/clipboard.py unconditionally tries ctypes.WinDLL for user32/kernel32 on all platforms3 minutos
- tools/chatbox_sample_player.py raises RuntimeError('Interactive playback requires Windows') unconditionally on non-Windows, even for --dry-run and --start which never call msvcrt3 minutos
- src-ui/import uses lowercase vrct.svg but the file is uppercase VRCT.svg (Windows case-insensitive vs Linux case-sensitive FS)2 minutos
- test_clipboard_focus_and_paste.py::test_copies_and_pastes_when_focus_succeeds expects focus/paste path that is gated on sys.platform == 'win32' and never runs on Linux1 minuto
- Tempo de instalação
- 48 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 25 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest src-python/test/ exited 0 with 936 passed; vite build completed (dist/ with index.html and assets); npm run vite-preview answered HTTP 200 on port 4317; python src-python/mainloop.py completed initialization and emitted /run/initialization_complete; OCR fetch and engine verification succeeded; curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:4317/ returned 200
- Tokens de modelo usados
- 1.727.111
- Commit exato testado
- 429a593fca42
- 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 , a tentativa que decidiu o veredito acima. 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.
=== Whisper transcription test ===
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 4, in <module>
File "/work/repo/.venv/lib/python3.12/site-packages/faster_whisper/transcribe.py", line 834, in t…
audio = decode_audio(audio, sampling_rate=sampling_rate)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
=== test_data directory ===
no test_data dir
Now I have everything I need. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT JSON.
tokens used
1,727,111
Now I have everything I need. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT JSON.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 48 minutos.
- Recuperou-se de todos os 6 erros 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- O arquivo de licença não pôde ser classificado automaticamente, então confira você mesmo antes de usar.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,33 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,23 |
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/vrct)Perguntas
- VRCT executa?
- Sim. VRCT executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 48 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou VRCT?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 429a593fca42. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar VRCT?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,33: 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 VRCT?
- 48 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- VRCT 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 VRCT?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de VRCT?
- 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.