Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/scrapegraph-ai
Scrapegraph-ai
Python scraper dựa trên AI
Chạy được với mocknguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonMITcommit c75c8084fae2
Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: ai crawler, ai scraping, ai search, crawler, data extraction, firecrawl alternative, large language model và llm.
Scrapegraph-ai chạy được, với dịch vụ giả lập thay cho các dịch vụ nó phụ thuộc. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 2 phút, gặp 13 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.
191 unit tests pass after fixing 13 categories of test failures covering models_tokens assertions, cleanup_html behaviors, logger capture, file paths, missing dependencies, mock patterns, and mock class completeness
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo
Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 56 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).
Tóm tắt
Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.
Những gì đã đo
Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.
Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent
Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.
- robot_node_test: mock patched on wrong attribute (instance attr vs import path)3 phút
- search_internet_node_test and search_link_node_test: require real ChatOllama server3 phút
- test_llm_missing_tokens: logger.warning writes to stderr, test checked capsys.out2 phút
- test_token_limits_range: gemini-2.0-pro-exp has 2M tokens exceeding 1.1M upper bound1 phút
- test_specific_models_additional: deepseek-chat token limit changed from 28672 to 1280001 phút
- test_groq_specific: model key 'claude-3-haiku-20240307"' has spurious trailing apostrophe1 phút
- Thời gian cài đặt
- 2 phút
- Từ máy sạch đến khi xong
- 46 phút
- Lỗi gặp và đã sửa
- gặp 13, tự sửa 13 mà không cần người giúp
- Cách chứng minh kết quả
- python -m pytest 21 test files (191 passing, 0 failing) in 10 seconds with model-provider and network calls mocked
- Số token model đã dùng
- 2.179.933
- Commit chính xác đã test
- c75c8084fae2
- Container image
- sha256:cdd920bce783
Những gì chưa đo
Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.
- Bộ nhớ GPU cao nhất
- lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
- Hoạt động khi chạy lâu
- mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
- Hoạt động với dịch vụ thật
- lần chạy này chỉ được kiểm chứng với dịch vụ giả lập
Đoạn cuối của bản ghi
Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.
=============================== warnings summary =============================== ======================= 191 passed, 2 warnings in 10.00s ======================= 191 tests pass, 0 failures across the core unit test suite. Let me generate the final report. exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && . .venv/bin/activate && python -m pytest tests/test_telemetry_flag.py… succeeded in 11041ms: -- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html 191 passed, 2 warnings in 9.97s 191 tests pass with zero failures across the core unit test suite. Here's the final ARGUSIC_RESULT: tokens used 2,179,933 191 tests pass with zero failures across the core unit test suite. Here's the final ARGUSIC_RESULT:
Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.
Cách test
Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.
Điểm mạnh và giới hạn
Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.
Những gì suôn sẻ
- Cài đặt trong 2 phút.
- Tự khắc phục cả 13 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
- Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
- Đã đo 2 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.
Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết
- Chỉ đạt trạng thái chạy được với dịch vụ giả lập, nên ở đây không có gì chứng minh nó chạy với dịch vụ thật.
Cũng đã test, cùng lĩnh vực
Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.
Lịch sử chạy
| test bởi | lần thử | kết quả | điểm | chi phí USD | thời điểm |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Chạy được với mock | 92,00 | 0,35 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Không chạy | 20,00 | 0,04 |
Chủ đề (từ GitHub)
ai-crawlerai-scrapingai-searchcrawlerdata-extractionfirecrawl-alternativelarge-language-modelllmmarkdownragscrapingscraping-pythonweb-crawlerweb-crawlersweb-dataweb-data-extractionweb-scraperweb-scrapingweb-searchwebscraping
Nhúng badge
Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.
[](https://argusic.com/subject/scrapegraph-ai)Câu hỏi
- Scrapegraph-ai có chạy được không?
- Scrapegraph-ai chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 2 phút, gặp 13 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
- Argusic đã test Scrapegraph-ai như thế nào?
- Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit c75c8084fae2. Có 2 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
- Test Scrapegraph-ai tốn bao nhiêu?
- Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,35 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
- Cài đặt Scrapegraph-ai mất bao lâu?
- 2 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
- Scrapegraph-ai có cần GPU không?
- Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
- Cài đặt Scrapegraph-ai thì gặp lỗi gì?
- 13 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 13 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
- Bằng chứng cho Scrapegraph-ai ở đâu?
- Cả 2 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.