英語の原文: https://argusic.com/subject/deepwiki-open

deepwiki-open

オープンソースの DeepWiki: GitHub/Gitlab/Bitbucket リポジトリ向けの AI 搭載 Wiki ジェネレーター。

動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット d92819a9c9f3

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、codex、gemini、github、grok cli、ollama、open source、openai.

deepwiki-open 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 19 分でインストールし、10 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。

Backend FastAPI server runs on port 8001 with health, models, auth, repo, wiki, chat, codemap, and system endpoints all responding; frontend Next.js dev server compiles and serves on port 3000; 100 out of 105 tests pass (2 deselected for real API keys, 3 stale/invalid tests).

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 94.7 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
94.7 / 100
検証した実行のコスト
0.23 USD (実測)
記録された実行
3
最終テスト
スター
18,368
フォーク
2,029
未解決の Issue
286
ウォッチャー
75
サイズ
5 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。

deepwiki-open 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。

  • Frontend build OOM killed during next build static generation (1GB RAM limit)5 分
  • Missing uv and root pyproject.toml - uv.lock existed but no project file2 分
  • Stale test files import removed modules (api.google_embedder_client, api.tools.embedder)2 分
  • Missing anthropic Python package1 分
  • Missing gitpython package1 分
  • Missing watchfiles package1 分
インストール時間
19 分
クリーンなマシンから完了まで
21 分
遭遇したエラーと修正したエラー
10 件に遭遇、10 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
Backend: curl http://localhost:8001/health returned 200, curl http://localhost:8001/ returned 200 with 13 endpoint groups listed. Frontend: curl http://localhost:3000/ returned 200 with compiled HTML (memory watchdog causes restarts). Test suite: pytest tests/ --ignore=tests/api --ignore=tests/unit/test_google_embedder.py --ignore=tests/integration passed 100/100.
使用したモデルのトークン
962,465
テストした正確なコミット
d92819a9c9f3
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 2 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。

/bin/sh -lc "ARGUSIC_RESULT:{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_min…
 exited 127 in 0ms:
/bin/sh: 1: ARGUSIC_RESULT:{install_succeeded:: not found
The shell is interpreting the JSON as a command. I need to use echo:
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT:{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"insta…
 succeeded in 0ms:
The result line has been printed. The report covers everything: I created the missing `pyproject.to…
2026-09-15T07:37:25.200201Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0a…
tokens used
962,465
The result line has been printed. The report covers everything: I created the missing `pyproject.to…

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。
  • 10 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 MIT です。
  • 3 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • インストールに 19 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、deepwiki-open は実行状態に達するまでの速さが 191 番目で、231 件中 152 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。

  • ccLoad 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 5 件
  • open-codesign 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • gpt-load 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 4 件
  • TaxHacker 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • LongMemory 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 4 件
  • zero 動作を検証済み · Go · 共通のトピック 4 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner3/3モックで動作した92.000.14
Argusic Runner2/3動作した100.000.23
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.08

トピック (出典: GitHub)

aicodexgeminigithubgrok-cliollamaopen-sourceopenaiopenrouterself-hostedwiki

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/deepwiki-open.svg)](https://argusic.com/subject/deepwiki-open)

質問

deepwiki-open は動作しますか?
はい。deepwiki-open は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 19 分でインストールして起動し、途中で 10 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は deepwiki-open 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 d92819a9c9f3 に固定)。記録された試行は 3 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
deepwiki-open 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 0.23 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。
deepwiki-open 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 19 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。
deepwiki-open 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。
deepwiki-open 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 10 件の問題が発生しました。そのうち 10 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。
deepwiki-open 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 ai のプロジェクト 231 件のうち、deepwiki-open は実行状態に達するまでの速さが 191 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
deepwiki-open の証拠はどこにありますか?
記録された 3 回の実行すべて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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