Original em inglês: https://argusic.com/subject/whale
Whale
Whale: extremamente rápido, AI coding agent focado no terminal para DeepSeek. Taxa de acerto do cache de prompt de ~98%, contexto de 1M, ferramentas MCP, fluxos de trabalho dinâmicos.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoGoMITcommit 676a0a228882
Go, licença MIT. O projeto se descreve como: coding agent, deepseek, deepseek agent, deepseek cli, deepseek coding agent, go, llm e mcp.
Whale executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 3 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Whale binary built (40 MB) at bin/whale, all 53 Go test packages pass, help/version/doctor commands respond correctly; only missing a DeepSeek API key
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.
- Go compiler not found in container1 minuto
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 3 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- go test ./... exited 0, all test packages passed (53 ok); ./bin/whale --help returned help text; ./bin/whale --version returned v0.0.0-...; ./bin/whale doctor ran diagnostics
- Tokens de modelo usados
- 54.304
- Commit exato testado
- 676a0a228882
- 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.
}
],
'test_depth': 'tier2_mock',
'notes': 'Real DeepSeek API key needed for tier1 verification; all 53 test packages passed with…
'verified_how': \\\"go test ./... exited 0, all test packages passed (53 ok); ./bin/whale --hel…
'final_state': 'Whale binary built (40 MB) at bin/whale, all 53 Go test packages pass, help/ver…
}
print('ARGUSIC_RESULT:' + json.dumps(result, separators=(',', ':')))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
tokens used
54,304Reproduzir 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
- Instalado em 3 minutos, mais rápido que a mediana dos 4 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se do único erro 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.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 5 projetos de coding-agent que a Argusic instalou e cronometrou, Whale foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 1 de 5 chegaram a esse estado.
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 | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,07 |
Tópicos (de GitHub)
coding-agentdeepseekdeepseek-agentdeepseek-clideepseek-coding-agentgollmmcpskillsterminal
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/whale)Perguntas
- Whale executa?
- Whale executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou Whale?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 676a0a228882. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar Whale?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,07: 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 Whale?
- 3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- Whale 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 Whale?
- 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 Whale se compara às alternativas?
- Dos 5 projetos de coding-agent que a Argusic instalou e cronometrou, Whale foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 1 de 5 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de Whale?
- 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.