convoviz は動作しますか?

はい。convoviz は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 7 分でインストールして起動し、途中で 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は convoviz 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 7f68694701fe 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。

convoviz 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。

convoviz 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 7 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。

convoviz 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。

convoviz 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何も起きませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。

convoviz 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。

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

convoviz

Export your ChatGPT history to Markdown: readable notes for Obsidian, plus private charts and word clouds of how you use ChatGPT. Runs locally.

動作するソース: GitHubPythonMITコミット 7f68694701fe

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: backup、chatgpt、chatgpt export、cli、conversations、data visualization、export、markdown.

convoviz 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 7 分でインストールし、エラーに一度も遭遇せず、セッション全体が記録されました。

uv and convoviz are installed in this container, the project builds, all 159 tests plus ruff/ty pass, and convoviz converts a synthetic ChatGPT export into Markdown notes, an index, a Bases file, and a data-carrying insights.html with idempotent re-runs; inspect and config work as well.
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: 2026-11-04
スター: 888
フォーク: 53
未解決の Issue: 0
ウォッチャー: 11
サイズ: 8 MB
作成日: 2023-09-16
最終プッシュ: 2026-11-04

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 2026-11-04。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。

インストール時間: 7 分
クリーンなマシンから完了まで: 3 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 0 件に遭遇、0 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: uv run pytest -q exited 0 with 159 passed; ruff check and ty check both pass; convoviz --version printed 1.0.0; convoviz <zip> -o <out> --yes exited 0 writing 2 notes, index.md, Conversations.base, insights.html, .convoviz/state.json; re-run exited 0 reporting '2 unchanged'; inspect --json emitted a structure-only census; config init created the TOML; insights.html contains SVGs with aria-labels showing 'Jan 2026 · Prompts: 2' and 'Jan 2026 · gpt-5-2: 2'
使用したモデルのトークン: 142,185
テストした正確なコミット: 7f68694701fe
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

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。

All verifications are done and green. Wrapping up with the required report line.
exec
/bin/sh -lc 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"; cd /work/repo && uv run pytest -q 2>&1 | tail -3…
 succeeded in 1824ms:
........................................................................ [ 90%]
...............                                                          [100%]
159 passed in 1.49s
exit: 0
ruff: pass
ty: pass
tokens used
142,185

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。
途中で何も壊れませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
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 MIT 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 7 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 46 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 backup のプロジェクト 47 件のうち、convoviz は実行状態に達するまでの速さが 25 番目で、47 件中 30 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。
手早く評価したい場合: クローンから 7 分後には動作していました。
自身の README に従う場合: ドキュメントどおりの手順で、修正なしに動作しました。

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 Runner	1/3	動作した	100.00	0.03	2026-11-04 11:56 UTC

トピック (出典: GitHub)

backup chatgpt chatgpt-export cli conversations data-visualization export markdown markdown-converter obsidian obsidian-md openai personal-knowledge-management wordcloud

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/convoviz.svg)](https://argusic.com/subject/convoviz)

質問

convoviz は動作しますか?: はい。convoviz は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 7 分でインストールして起動し、途中で 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は convoviz 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 7f68694701fe 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。
convoviz 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。
convoviz 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 7 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。
convoviz 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。
convoviz 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何も起きませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
convoviz 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 backup のプロジェクト 47 件のうち、convoviz は実行状態に達するまでの速さが 25 番目で、47 件中 30 件がそもそも実行状態に達しました。
convoviz 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。