Original en inglés: https://argusic.com/subject/codify
codify
La herramienta de flujo de trabajo ai agent que escala desde proyectos pequeños y simples hasta bases de código grandes y complejas.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit 72d51fad0a11
TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agent, agent memory, agent orchestration, agentic workflow, ai, codify, workflow y workflow automation.
codify funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
cg binary (2.5 MB, v1.3.0) compiles from source, indexes 282 files into a SQLite code graph, runs all 356 unit tests and all 40 integration tests passing, and responds to commands like --version, init, search, and serve over stdio.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- libsqlite3-dev package not installed (only libsqlite3-0 runtime present)3 minutos
- sqlite3 CLI binary not in PATH, causing 2 integration test failures1 minuto
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- make unit passed 356/356 tests across 7 suites; make integration passed 40/40 test scripts with sqlite3 CLI in PATH
- Tokens de modelo usados
- 203.530
- Commit exacto probado
- 72d51fad0a11
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Unit tests**: 356/356 passed (config: 95, drivers: 52, json: 17, kvx: 52, lang: 105, sha256: 6, u… **Integration tests**: 40/40 passed (graph, vcs, agentic, mcp, spec, watch, trace, memory, root, li… **End-to-end**: `cg init` indexes 282 files into the graph, `cg search`, `cg serve` JSON-RPC over s… tokens used 203,530 Here's the final summary of everything done: **Build**: Compiled `cg` (2.5 MB static binary, v1.3.0) from C11 source with `cc` and extracted `li… **Error 1** — Missing `libsqlite3-dev` (only `libsqlite3-0` runtime present, no `sqlite3.h` or `.so… **Error 2** — Missing `sqlite3` CLI tool (affecting integration tests 15_accuracy.sh and 21_groundi… **Unit tests**: 356/356 passed (config: 95, drivers: 52, json: 17, kvx: 52, lang: 105, sha256: 6, u… **Integration tests**: 40/40 passed (graph, vcs, agentic, mcp, spec, watch, trace, memory, root, li… **End-to-end**: `cg init` indexes 282 files into the graph, `cg search`, `cg serve` JSON-RPC over s…
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 12 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 134 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, codify fue el 83.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
agentagent-memoryagent-orchestrationagentic-workflowaicodifyworkflowworkflow-automation
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/codify)Preguntas
- ¿Funciona codify?
- Sí. codify funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic codify?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 72d51fad0a11. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar codify?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda codify en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita codify una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar codify?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara codify con las alternativas?
- De los 135 proyectos de agent que Argusic ha instalado y cronometrado, codify fue el 83.º más rápido en llegar a funcionar, y 87 de 135 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de codify?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.