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

octocode

Structural code intelligence for AI agents, semantic search, knowledge graphs, and a built-in MCP server in one Rust binary. Give Claude, Cursor, and any MCP client a deep understanding of your codebase.

動作するソース: GitHubホームページRustApache-2.0コミット 9c7f4b96675b

Rust、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、ai agents、claude code、cli、code intelligence、code search、cursor、developer tools.

octocode 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 44 分でインストールし、3 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。

Octocode 0.26.3 builds from source with all features, full test suite passes (1589+136), fmt/clippy are clean, and the binary successfully indexed, searched, and served MCP tools over HTTP on a fresh demo repository.

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
0.15 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
520
フォーク
58
未解決の Issue
4
ウォッチャー
4
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。

octocode 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。

  • No Rust toolchain in container (cargo/rustc not found).2 分
  • Full-feature build requires protoc, which was absent.2 分
  • unzip binary not present in container.1 分
インストール時間
44 分
クリーンなマシンから完了まで
47 分
遭遇したエラーと修正したエラー
3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
cargo test --all-features exited 0 with 1589 lib + 136 bin tests passing; ./target/debug/octocode --version printed 'octocode 0.26.3'; octocode index on a fresh git repo printed 'Indexing complete! 3 of 3 files processed'; octocode search returned 4 code blocks; MCP HTTP server on 127.0.0.1:18999 answered POST /mcp initialize 200 and tools/call view_signatures/graphrag/semantic_search returned real results; cargo fmt --check and cargo clippy --all-targets --all-features -- -D warnings both exited 0.
使用したモデルのトークン
292,274
テストした正確なコミット
9c7f4b96675b
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。

**Verified end-to-end:**
- `cargo build` (all features): succeeded in 29m46s → `octocode 0.26.3`
- `octocode index`, `search`, `stats`, `view`, `grep`: all ran successfully on a demo git repo
- MCP HTTP server (`--bind 127.0.0.1:18999`): initialize 200, `tools/list`, `view_signatures`, `gra…
- Tests: lib 1589 passed, bin 136 passed, fmt clean, clippy clean with `-D warnings`
No API keys needed — the default stack is fully local FastEmbed.
exec
/bin/sh -lc 'echo "octocode --version gave: $(/work/repo/target/debug/octocode --version)"' in /wor…
 succeeded in 0ms:
octocode --version gave: octocode 0.26.3
tokens used
292,274

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。
  • 3 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 44 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。
  • 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 ai のプロジェクト 231 件のうち、octocode は実行状態に達するまでの速さが 222 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。

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100.000.15

トピック (出典: GitHub)

aiai-agentsclaude-codeclicode-intelligencecode-searchcursordeveloper-toolsdoc-searchembeddingsgraphragknowledge-graphlancedbmcpmcp-servermodel-context-protocolragrustsemantic-searchtree-sitter

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

質問

octocode は動作しますか?
はい。octocode は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 44 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は octocode 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 9c7f4b96675b 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。
octocode 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 0.15 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。
octocode 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 44 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。
octocode 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。
octocode 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 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 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。
octocode 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、octocode は実行状態に達するまでの速さが 222 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
octocode 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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