Ja. knowledge läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 8 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic knowledge getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit dcab981af9e0. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von knowledge gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von knowledge?

8 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht knowledge eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von knowledge schief?

Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.

Wo ist der Nachweis für knowledge?

Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/knowledge

knowledge

Knowledge ist ein Tool zum Speichern, Durchsuchen, Zugreifen, Erkunden und Chatten mit all Ihren Lieblingswebsites, Dokumenten und Dateien.

LäuftQuelle: GitHubTypeScriptApache-2.0Commit dcab981af9e0

TypeScript, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: knowledge discovery, knowledge graph, knowledge management, large language models, learning, llm und research.

knowledge läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 8 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

The repository installs and builds on Linux x86_64 with Node 24.21.0. The bundled Yarn 3.2.4 resolves all workspace dependencies. Angular 14 and Electron 44 build successfully. All 8 unit tests (profile/backup) and all 35 storage service tests pass. The storage service REST API serves /health, /v1/projects CRUD, and /v1/sources correctly.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft
Argusic Score: 100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,07 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-09
Sterne: 1.465
Forks: 107
offene Issues: 6
Beobachter: 1
Größe: 11 MB
erstellt: 2021-07-10
letzter Push: 2026-10-08

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von knowledge, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

Node.js 18.19.1 found, project requires 24+ for node:sqlite4 Minuten

Installationszeit: 8 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 8 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: yarn test passed 8/8; yarn workspace kc_storage test passed 35/35; storage service GET /health returned 200; PUT/GET/DELETE project CRUD cycle on /v1/projects returned correct 201/200/204/200; Electron app launched with KC_PROFILE_DIR and printed storage service listening http://127.0.0.1:*, chat server started, and profile data written to disk
Verbrauchte Modell-Tokens: 105.209
Genau getesteter Commit: dcab981af9e0
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am 2026-10-09, der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

ℹ duration_ms 19530.302613
exec
/bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && '"\\. \""'$NVM_DIR/nvm.sh"
# Calculate total elapsed minutes since start
echo "Elapsed time check: $(date +%s)"' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Elapsed time check: 1791541466
Here's my final report.
tokens used
105,209
Here's my final report.

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
In 8 Minuten installiert.
Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 8 Minuten nach dem Klonen.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	1/3	Läuft	100,00	0,07	2026-10-09 10:24 UTC

Themen (von GitHub)

knowledge-discovery knowledge-graph knowledge-management large-language-models learning llm research

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/knowledge.svg)](https://argusic.com/subject/knowledge)

Fragen

Läuft knowledge?: Ja. knowledge läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 8 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic knowledge getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit dcab981af9e0. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von knowledge gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,07 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von knowledge?: 8 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht knowledge eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von knowledge schief?: Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wo ist der Nachweis für knowledge?: Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.