Original en anglais: https://argusic.com/subject/pi-llm-wiki
pi-llm-wiki
Base de connaissances auto-maintenable et compatible avec Obsidian pour pi: transformez des sources brutes en un wiki interconnecté qui s'enrichit. Format natif Open Knowledge (OKF) v0.2.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilTypeScriptMITcommit f0b6959be399
TypeScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai memory, interoperability, karpathy, knowledge base, knowledge management, llm wiki, markdown et mcp.
pi-llm-wiki fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 2 minutes et a rencontré 1 erreur, corrigée sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
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
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . 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.
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.
- Container Node is v18.19.1 but package.json engines requires >=222 minutes
- Temps d'installation
- 2 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 3 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 1 rencontrée, 1 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 71 471
- Commit exact testé
- f0b6959be399
- 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.
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 …
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 2 minutes.
- S'est remis de 1 erreur 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.
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 2 minutes 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 | 0,02 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-memoryinteroperabilitykarpathyknowledge-baseknowledge-managementllm-wikimarkdownmcpmemoryobsidianokfokf-v0-2open-knowledge-formatpipkmportable-knowledgesecond-brainwiki
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/pi-llm-wiki)Questions
- pi-llm-wiki fonctionne-t-il ?
- Oui. pi-llm-wiki fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 2 minutes, en rencontrant 1 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé pi-llm-wiki ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit f0b6959be399. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de pi-llm-wiki ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,02 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 pi-llm-wiki ?
- 2 minutes 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.
- pi-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 pi-llm-wiki ?
- 1 problème est survenu lors de l'exécution enregistrée, et 1 a été corrigé sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Où sont les preuves pour pi-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.