Original em inglês: https://argusic.com/subject/llmwiki
llmwiki
Implementação de código aberto do LLM Wiki do Karpathy. Faça upload de documentos, conecte sua conta do Claude via MCP e deixe ele escrever seu wiki!
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit aac3e6493306
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agents, ai agents, claude, karpathy, knowledge base, llm, llm wiki e mcp.
llmwiki executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 12 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
Python API serves health endpoint on localhost:8000, CLI initializes workspaces, all unit and integration tests pass on SQLite and Postgres backends
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- 12 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 18 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest: 383+52+264+181=880 passed, 0 failed; curl -s http://127.0.0.1:8000/health returned HTTP 200
- Tokens de modelo usados
- 141.208
- Commit exato testado
- aac3e6493306
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- Downloaded and extracted `postgresql-16` Debian package, ran `initdb` and started the server on p…
**Verification:**
- `llmwiki init /tmp/test-workspace` — created workspace, wiki, and SQLite index successfully
- `uvicorn main:app` — API started, answered `{"status":"ok"}` on `GET /health` (HTTP 200)
- OpenAPI schema fully served from `/openapi.json`
**Test results: all pass**
- 383 API unit tests passed
- 52 MCP unit tests passed
- 264 integration tests (Postgres-backed) passed
- 181 MCP integration tests (SQLite-backed) passed
- Total: **880 test cases, zero failures**
Only limitation: Node.js 18 is below the 20+ requirement for the web frontend's vitest and Next.js …Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 12 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 37 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, llmwiki foi o 26º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Seguir o próprio README: o caminho documentado funcionou sem nada para corrigir.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
agentsai-agentsclaudekarpathyknowledge-basellmllm-wikimcpmcp-serverragsupabase
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/llmwiki)Perguntas
- llmwiki executa?
- Sim. llmwiki executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 12 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou llmwiki?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit aac3e6493306. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar llmwiki?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,16: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar llmwiki?
- 12 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- llmwiki precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar llmwiki?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como llmwiki se compara às alternativas?
- Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, llmwiki foi o 26º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de llmwiki?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.