Original en inglés: https://argusic.com/subject/pi-llm-wiki
pi-llm-wiki
Base de conocimientos autogestionable y compatible con Obsidian para pi - convierte fuentes en bruto en un wiki interconectado que se acumula. Formato nativo Open Knowledge Format (OKF) v0.2.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit f0b6959be399
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai memory, interoperability, karpathy, knowledge base, knowledge management, llm wiki, markdown y mcp.
pi-llm-wiki funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Node 22/pnpm install, typecheck, lint and the full 73-file vitest suite (921 passed) succeed, and the built MCP server runs a real bootstrap-capture-ingest wiki cycle in /tmp/wiki-e2e without any API keys.
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.
- Container Node is v18.19.1 but package.json engines requires >=222 minutos
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 3 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- node dist/mcp/index.js initialize returned {"serverInfo":{"name":"llm-wiki","version":"1.0.0"}}; pnpm test exited 0: 73 files, 921 passed, 3 skipped
- Tokens de modelo usados
- 71.471
- Commit exacto probado
- f0b6959be399
- 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.
dist/extensions/llm-wiki/lib/trajectories-command.js dist/extensions/llm-wiki/lib/knowledge-links.js dist/extensions/llm-wiki/lib/retro.js dist/extensions/llm-wiki/lib/bootstrap.js dist/extensions/llm-wiki/lib/dashboard.js dist/extensions/llm-wiki/lib/trajectory.js Git status is clean (dist and commands are gitignored/build artifacts). Everything verified. Here's… I started with `node --version` → `v18.19.1` (below the project's `engines: >=22`), so I installed … tokens used 71,471 Git status is clean (dist and commands are gitignored/build artifacts). Everything verified. Here's… I started with `node --version` → `v18.19.1` (below the project's `engines: >=22`), so I installed …
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 2 minutos.
- Se recuperó de su único error sin que interviniera una persona, lo que indica que el fallo está lo bastante documentado como para resolverlo.
- 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.
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 2 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)
ai-memoryinteroperabilitykarpathyknowledge-baseknowledge-managementllm-wikimarkdownmcpmemoryobsidianokfokf-v0-2open-knowledge-formatpipkmportable-knowledgesecond-brainwiki
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/pi-llm-wiki)Preguntas
- ¿Funciona pi-llm-wiki?
- Sí. pi-llm-wiki funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic pi-llm-wiki?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit f0b6959be399. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar pi-llm-wiki?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 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 pi-llm-wiki en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita pi-llm-wiki una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar pi-llm-wiki?
- En la ejecución registrada falló 1 cosa, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de pi-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.