英語の原文: https://argusic.com/subject/codify

codify

小規模でシンプルなプロジェクトから大規模で複雑なコードベースまで対応する AI エージェントワークフローツール。

動作するソース: GitHubホームページTypeScriptApache-2.0コミット 72d51fad0a11

TypeScript、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、agent memory、agent orchestration、agentic workflow、ai、codify、workflow、workflow automation.

codify は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 12 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

cg binary (2.5 MB, v1.3.0) compiles from source, indexes 282 files into a SQLite code graph, runs all 356 unit tests and all 40 integration tests passing, and responds to commands like --version, init, search, and serve over stdio.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
動作する
Argusic スコア
100 / 100
検証した実行のコスト
0.03 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
639
フォーク
90
未解決の Issue
6
ウォッチャー
66
サイズ
119 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

codify のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • libsqlite3-dev package not installed (only libsqlite3-0 runtime present)3 分
  • sqlite3 CLI binary not in PATH, causing 2 integration test failures1 分
インストール時間
12 分
クリーンなマシンから完了まで
8 分
遭遇したエラーと修正したエラー
2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
make unit passed 356/356 tests across 7 suites; make integration passed 40/40 test scripts with sqlite3 CLI in PATH
使用したモデルのトークン
203,530
テストした正確なコミット
72d51fad0a11
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

**Unit tests**: 356/356 passed (config: 95, drivers: 52, json: 17, kvx: 52, lang: 105, sha256: 6, u…
**Integration tests**: 40/40 passed (graph, vcs, agentic, mcp, spec, watch, trace, memory, root, li…
**End-to-end**: `cg init` indexes 282 files into the graph, `cg search`, `cg serve` JSON-RPC over s…
tokens used
203,530
Here's the final summary of everything done:
**Build**: Compiled `cg` (2.5 MB static binary, v1.3.0) from C11 source with `cc` and extracted `li…
**Error 1** — Missing `libsqlite3-dev` (only `libsqlite3-0` runtime present, no `sqlite3.h` or `.so…
**Error 2** — Missing `sqlite3` CLI tool (affecting integration tests 15_accuracy.sh and 21_groundi…
**Unit tests**: 356/356 passed (config: 95, drivers: 52, json: 17, kvx: 52, lang: 105, sha256: 6, u…
**Integration tests**: 40/40 passed (graph, vcs, agentic, mcp, spec, watch, trace, memory, root, li…
**End-to-end**: `cg init` indexes 282 files into the graph, `cg search`, `cg serve` JSON-RPC over s…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
  • 2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
  • ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • インストールに 12 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、codify は実行状態に達するまでの速さが 83 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

  • ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3動作した100.000.03

トピック (出典: GitHub)

agentagent-memoryagent-orchestrationagentic-workflowaicodifyworkflowworkflow-automation

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

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

質問

codify は動作しますか?
はい。codify は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 12 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は codify をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 72d51fad0a11 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
codify のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.03 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
codify のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 12 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
codify には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
codify のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
codify は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、codify は実行状態に達するまでの速さが 83 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
codify の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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