Original en inglés: https://argusic.com/subject/sem
sem
Control de versiones semántico => diferencias a nivel de entidad, blame y análisis de impacto sobre git. 28 lenguajes vía tree-sitter. Construido para coding agents.
Funcionafuente: GitHubsitio webRustApache-2.0commit 55ba2f1d8fc6
Rust, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, code intelligence, coding agents, developer tools, git, llm tools, semantic diff y tree sitter.
sem funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 14,7 minutos y encontró 1 error, corregido sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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.
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.
- 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 minutos
- Tiempo de instalación
- 15 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 24 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 1 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Tokens de modelo usados
- 154.479
- Commit exacto probado
- 55ba2f1d8fc6
- 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.
- Cómo se demostró el resultado
- las ejecuciones anteriores al 2026-09-07 no registraban el comando usado para comprobar el resultado
- 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.
{"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…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 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 Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 14,7 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 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 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, sem fue el 78.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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)
ai-agentscode-intelligencecoding-agentsdeveloper-toolsgitllm-toolssemantic-difftree-sittertypescriptversion-control
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/sem)Preguntas
- ¿Funciona sem?
- Sí. sem funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 15 minutos, con 1 error por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic sem?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 55ba2f1d8fc6. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar sem?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 sem en instalarse?
- 14,7 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita sem una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar sem?
- 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.
- ¿Cómo se compara sem con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, sem fue el 78.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de sem?
- 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.