Original en inglés: https://argusic.com/subject/llm-wiki
llm-wiki
Bases de conocimiento compiladas por LLM para cualquier AI agent. Investigación paralela multi-agent, investigación basada en tesis, ingesta de fuentes, compilación de wikis, consultas y generación de artefactos.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 1224fbcdf382
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: agentic ai, agentic skills, agentic workflow, claude code, codex, llm, plugin y wiki.
llm-wiki funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0,0 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
llm-wiki Codex plugin v0.25.0 installs from local checkout via bootstrap-codex-plugin.sh, all 15 structural and runtime test suites pass (0 failures), and the scripts/llm-wiki CLI (lint, archive, schema, retract, specialist, adapter, checkpoint) parses and executes correctly.
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.
- test-token-benchmarks.sh failed because benchmark script tried to create temp dirs in root-owned /work/ (root.parent)3 minutos
- test-local-cli-retract.sh failed due to missing xxd binary (not installed in container)1 minuto
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 4 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- All 15 test suites pass: test-plugin-validate.sh (135 passed), test-docs-consistency.sh (OK), test-structure.sh (173 passed), test-local-cli-lint.sh (47 passed), test-local-cli-retract.sh (8/8), test-local-cli-adapters.sh (16/16), test-local-cli-specialists.sh (21 passed), test-local-cli-checkpoint.sh (10/10), test-session-capture.sh (19 passed), test-session-concurrency.sh (11 passed), test-codex-sync.sh (OK), test-opencode-sync.sh (OK), test-query-lite-sync.sh (OK), test-codex-runtime.sh (clean-home install + @wiki resolution verified), test-token-benchmarks.sh (OK)
- Tokens de modelo usados
- 74.368
- Commit exacto probado
- 1224fbcdf382
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
PASS: test-session-concurrency.sh PASS: test-codex-sync.sh PASS: test-opencode-sync.sh PASS: test-query-lite-sync.sh PASS: test-codex-runtime.sh PASS: test-token-benchmarks.sh All tests passed: True Elapsed: 20.4s All 15 test suites pass. Let me write the final report. tokens used 74,368 All 15 test suites pass. Let me write the final report.
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 instaló en 0,0 minutos, más rápido que la mediana de los 37 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- 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 MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, llm-wiki fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0,0 minutos después del clon.
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)
agentic-aiagentic-skillsagentic-workflowclaude-codecodexllmpluginwiki
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/llm-wiki)Preguntas
- ¿Funciona llm-wiki?
- Sí. llm-wiki funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic llm-wiki?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 1224fbcdf382. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar llm-wiki?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 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 llm-wiki en instalarse?
- 0,0 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita llm-wiki una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar llm-wiki?
- 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 llm-wiki con las alternativas?
- De los 38 proyectos de agentic-ai que Argusic ha instalado y cronometrado, llm-wiki fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 27 de 38 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de llm-wiki?
- 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.