llm-wiki fonctionne-t-il ?

Oui. llm-wiki fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.

Comment Argusic a-t-il testé llm-wiki ?

Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 1224fbcdf382. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.

Combien a coûté le test de llm-wiki ?

L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,04 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.

Combien de temps faut-il pour installer llm-wiki ?

0,0 minute lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.

llm-wiki a-t-il besoin d'un GPU ?

Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.

Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de llm-wiki ?

2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.

Où sont les preuves pour llm-wiki ?

L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Original en anglais: https://argusic.com/subject/llm-wiki

llm-wiki

Bases de connaissances compilées par LLM pour tout agent IA. Recherche multi-agent parallèle, investigation guidée par thèse, ingestion de sources, compilation de wiki, interrogation et génération d'artefacts.

Fonctionnesource : GitHub page d'accueilPythonMITcommit 1224fbcdf382

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agentic ai, agentic skills, agentic workflow, claude code, codex, llm, plugin et wiki.

llm-wiki fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0,0 minute et a rencontré 2 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

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.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict: Fonctionne
Score Argusic: 100 / 100
coût de l'exécution de vérification: 0,04 USD (mesuré)
exécutions enregistrées: 1
dernier test: 2026-10-08
étoiles: 1 504
forks: 143
issues ouvertes: 18
observateurs: 12
taille: 1 MB
créé le: 2026-04-04
dernier push: 2026-10-25

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le 2026-11-04. Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de llm-wiki, tiré de l'exécution enregistrée — Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

test-token-benchmarks.sh failed because benchmark script tried to create temp dirs in root-owned /work/ (root.parent)3 minutes
test-local-cli-retract.sh failed due to missing xxd binary (not installed in container)1 minute

Temps d'installation: moins d'une minute
De la machine vierge à la fin: 4 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées: 2 rencontrées, 2 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé: 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 modèle utilisés: 74 368
Commit exact testé: 1224fbcdf382
Image de conteneur: sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU: cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée: chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

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.

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
Installé en 0,0 minute, plus vite que la médiane des 37 projets comparables mesurés par Argusic.
S'est remis des 2 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
Sous licence MIT, selon son hébergeur.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 38 projets agentic-ai qu'Argusic a installés et chronométrés, llm-wiki a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 27 sur 38 en ont atteint un.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
Une évaluation rapide : il fonctionnait 0,0 minute après le clone.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé par	tentative	résultat	score	coût USD	date
Argusic Runner	1/3	Fonctionne	100,00	0,04	2026-10-08 04:19 UTC

Sujets (depuis GitHub)

agentic-ai agentic-skills agentic-workflow claude-code codex llm plugin wiki

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/llm-wiki.svg)](https://argusic.com/subject/llm-wiki)

Questions

llm-wiki fonctionne-t-il ?: Oui. llm-wiki fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 2 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé llm-wiki ?: Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 1224fbcdf382. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de llm-wiki ?: L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,04 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer llm-wiki ?: 0,0 minute lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
llm-wiki a-t-il besoin d'un GPU ?: Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de llm-wiki ?: 2 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 2 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment llm-wiki se compare-t-il aux alternatives ?: Sur les 38 projets agentic-ai qu'Argusic a installés et chronométrés, llm-wiki a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 27 sur 38 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour llm-wiki ?: L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.