Englisches Original: https://argusic.com/subject/sem
sem
Semantische Versionskontrolle bietet Diffs auf Entitätsebene, Blame und Impact-Analyse auf Basis von Git. 28 Sprachen über tree-sitter. Entwickelt für Coding-Agents.
LäuftQuelle: GitHubHomepageRustApache-2.0Commit 55ba2f1d8fc6
Rust, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, code intelligence, coding agents, developer tools, git, llm tools, semantic diff und tree sitter.
sem läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 14,7 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.
Semantic version control tool builds, all core tests pass, and the binary produces correct entity-level semantic diffs on real TypeScript/JavaScript/Python files with and without Git repos.
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
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . 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.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Flaky test persist::disk_cache::tests::precomputed_columns_match_internal_fusion intermittently fails with SqliteFailure(SystemIoFailure) when running in parallel — tempfs contention in the test harness's temp_repo_root function0,3 Minuten
- Installationszeit
- 15 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 24 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 154.479
- Genau getesteter Commit
- 55ba2f1d8fc6
- 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.
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- 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
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
{"summary":{"fileCount":1,"added":0,"modified":1,"deleted":1,"moved":0,"renamed":0,"reordered":0,"b…
Entity-level diff works perfectly — it detected `greet` modified and `farewell` deleted as entities…
Let me compute time from start. The rustup install began at session start and the entire process to…
exec
/bin/sh -lc 'echo "Start: $(stat -c %Y /proc/1/cmdline 2>/dev/null)"; date +%s' in /work/repo
succeeded in 0ms:
Start: 1788795229
1788796110
881 seconds elapsed, about 14.7 minutes. The installation and testing process took a while due to R…
tokens used
154,479
881 seconds elapsed, about 14.7 minutes. The installation and testing process took a while due to R…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.
- 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
- Die Installation dauerte 14,7 Minuten, langsamer als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte sem Platz 78 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
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
Themen (von GitHub)
ai-agentscode-intelligencecoding-agentsdeveloper-toolsgitllm-toolssemantic-difftree-sittertypescriptversion-control
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/sem)Fragen
- Läuft sem?
- Ja. sem läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 15 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic sem getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 55ba2f1d8fc6. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von sem gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,10 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 sem?
- 14,7 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 sem eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von sem 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.
- Wie schneidet sem im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte sem Platz 78 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für sem?
- 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.