Original en inglés: https://argusic.com/subject/trail-code
Trail-Code
Una memoria compartida para cada coding agent en tu equipo. Claude Code, Cursor y Codex obtienen un mapa de tu código y las decisiones pasadas de tu equipo, para que retomen donde lo dejaste.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 8dc7a63b26dc
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, anthropic, claude code, cli, code graph, codex, context engineering y cursor.
Trail-Code funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 14 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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.
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.
- 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 minutos
- 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 minutos
- 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 minutos
- Tiempo de instalación
- 14 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 87 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 3.738.875
- Commit exacto probado
- 8dc7a63b26dc
- 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.
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:
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 3 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
- Tardó 14 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, Trail-Code fue el 77.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-agentsanthropicclaude-codeclicode-graphcodexcontext-engineeringcursordeveloper-toolsgeminiknowledge-graphllmmcpmcp-serveropen-sourceopenaitree-sitter
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/trail-code)Preguntas
- ¿Funciona Trail-Code?
- Sí. Trail-Code funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 14 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic Trail-Code?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 8dc7a63b26dc. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar Trail-Code?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,88 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 Trail-Code en instalarse?
- 14 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita Trail-Code una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar Trail-Code?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara Trail-Code con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, Trail-Code fue el 77.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de Trail-Code?
- 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.