Englisches Original: https://argusic.com/subject/trail-code
Trail-Code
Ein gemeinsamer Speicher für jeden Coding-Agent in Ihrem Team. Claude Code, Cursor und Codex erhalten eine Karte von Ihrem Code und den vergangenen Entscheidungen Ihres Teams, damit sie dort weitermachen, wo Sie aufgehört haben.
LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 8dc7a63b26dc
TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, anthropic, claude code, cli, code graph, codex, context engineering und cursor.
Trail-Code läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 14 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The graft CLI installs, builds, and its full test suite passes (1491/1492, 1 deliberate skip) with both previously-failing shim-resolution and lock-release tests green, and the CLI builds/parses/queries a scratch repo and completes an LLM deep pass against a local mock endpoint.
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.
- npm test failed 3 subtests: "the remembered install still wins when it is the newest" and "a single candidate is used whatever its version" (test/claude-shim-resolve.test.ts) because the shim rejected the remembered-install hint file (mode 664, group-writable under umask 002) despite same-uid ownership, silently dropping the remembered candidate38 Minuten
- npm test failed 1 subtest: "a process killed while holding the lock releases it" (test/graph-refresh.test.ts) — the spawned `node -e` child died with SyntaxError "await is only valid in async functions" on Node 18, which runs -e as CommonJS20 Minuten
- The full test suite never printed while run through `npm test` redirected to a file in this shell because the runner's buffered output stayed empty and a child from test/viz-serve.test.ts wedged in ep_poll for ~22 minutes (an environment quirk, not a repo error); I diagnosed it via /proc and terminated the wedged child12 Minuten
- Installationszeit
- 14 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 87 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- npm run build exited 0; node --import tsx --test test/*.test.ts printed '# tests 1492 / # pass 1491 / # fail 0'; node dist/cli.js --version printed 0.21.1; node dist/cli.js build . printed 'wiring: 4 nodes... 2 edges'; check --json returned context.ok true; deep build hit the mock (http code 200) and returned meaning: 3 computed
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 3.738.875
- Genau getesteter Commit
- 8dc7a63b26dc
- 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 , 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.
lock: dist/cli.js | package: dist/bin/graft.js exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && node --import tsx --test test/claude-shim-resolve.test.ts test/claude… succeeded in 5530ms: # tests 46 # pass 46 # fail 0 # skipped 0 All clean. Final state verified. Here is the one-line report, per the required format: tokens used 3,738,875 All clean. Final state verified. Here is the one-line report, per the required format:
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 allen 3 Fehlern 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 MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 14 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 Trail-Code Platz 77 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-agentsanthropicclaude-codeclicode-graphcodexcontext-engineeringcursordeveloper-toolsgeminiknowledge-graphllmmcpmcp-serveropen-sourceopenaitree-sitter
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/trail-code)Fragen
- Läuft Trail-Code?
- Ja. Trail-Code läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 14 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic Trail-Code getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 8dc7a63b26dc. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von Trail-Code gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,88 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 Trail-Code?
- 14 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 Trail-Code eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von Trail-Code schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet Trail-Code im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Trail-Code Platz 77 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für Trail-Code?
- 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.