英文原文: https://argusic.com/subject/enola
enola
理解、分析和治理跨仓库、跨语言、跨技术的软件系统。
可运行来源:GitHub项目主页CApache-2.0commit 2cc26ecec1b7
C,Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述:ai coding、architecture analysis、architecture differences、architecture testing、change impact analysis、ci cd、code intelligence 和 code review.
enola 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 0.1 分钟完成了安装,没有遇到任何错误,整个会话都被记录了下来。
enola v0.4.35 installed and operational: analyzes Go/TypeScript/Python/Ruby/C/C++ repositories, generates architectural snapshots with 10000+ facts, produces 23 categories of insights including cycles, layers, hotspots, god-class, dead-code, and dependency-depth; baseline pinning and MCP server both confirmed working.
agent 在干净的机器上最终得到的结果,用它自己的话说。 测量方式
每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 100,满分 100(该项目各次运行得分的平均值)。
概览
项目数据来自 GitHub,链接见本页顶部,更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0);每个数字都链接到一个运行页面,附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。
测量了什么
来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值,而非估算。
- 安装时间
- 不到一分钟
- 从冷启动机器到完成
- 3 分钟
- 遇到并修复的错误
- 遇到 0 个,在无人协助的情况下修复了 0 个
- 结果是如何证明的
- pip install within venv; enola --version returned 'enola version 0.4.35'; enola --explain . analyzed the repo yielding 10399 facts and 181 insights with exit 0; enola --generate . wrote full snapshot to .enola/ in 32s; enola doctor reported 'up to date' and 'comparable' baseline; enola baseline pin succeeded; enola --list returned 22 tools; enola MCP server started on stdio on demand
- 使用的模型 token
- 125,515
- 测试的确切 commit
- 2cc26ecec1b7
- 容器镜像
- sha256:cdd920bce783
没有测量什么
另一半内容,让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失,从不填补。
- GPU 显存峰值
- 本次运行在 CPU 机器上进行,没有可采样的 GPU
- 长时间运行的表现
- 每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算,因此这里测量的是它能否运行,而不是它在负载下的表现
录屏的结尾
决定该结论的终端会话的最后几行,与录制时完全一致。
succeeded in 0ms: -rwxrwxr-x 1 runner runner 56149608 Oct 26 19:16 /tmp/enola-venv/bin/enola succeeded in 0ms: ELF >