Englisches Original: https://argusic.com/subject/ai-video-editor
ai-video-editor
Open-Source-Videoeditor, der lokal zuerst arbeitet: Ersteller und AI-Agenten bearbeiten dieselbe echte Timeline.
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepageJavaScriptMITCommit 68980d142cce
JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, ai music, ai video editor, ai voiceover, automatic captions, browser ai, joyvasa und liveportrait.
Argusic konnte ai-video-editor nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 19 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
npm install, TypeScript typecheck, and Vite build all pass; the dev server starts and serves the application at localhost:5173; the headless timeline CLI command engine parses commands and returns structured JSON errors.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 80 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- ESLint 10.7.0 crashes on Node 18: TypeError: util.styleText is not a function3 Minuten
- Installationszeit
- 19 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 9 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 69.093
- Genau getesteter Commit
- 68980d142cce
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Ob es überhaupt funktioniert
- dieser Lauf hat nichts verifiziert, daher trifft diese Seite in keine Richtung eine Aussage
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
VERSION_ID="24.04" exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && echo "=== Install succeeded ===" && npm ls --depth=0 2>/dev/null | ta… succeeded in 420ms: ├── [email protected] ├── [email protected] ├── [email protected] └── [email protected] Everything is working. Let me compute the elapsed time and produce the final JSON 2026-09-05T21:05:09.094688Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a07… tokens used 69,093
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 3-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
- Die Installation dauerte 19 Minuten, langsamer als der Median der 106 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai-video-editor Platz 95 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,04 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,01 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,04 |
Themen (von GitHub)
agent-skillsai-musicai-video-editorai-voiceoverautomatic-captionsbrowser-aijoyvasaliveportraitmodelscopeonnxpwareacttalking-avatartext-to-speechvideo-editorvideo-processingvideo-restorationwebassemblywebcodecswebgpu
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ai-video-editor)Fragen
- Läuft ai-video-editor?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass ai-video-editor läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 19 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ai-video-editor getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 68980d142cce. 3 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ai-video-editor gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,04 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von ai-video-editor?
- 19 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht ai-video-editor eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ai-video-editor schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet ai-video-editor im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai-video-editor Platz 95 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ai-video-editor?
- Alle 3 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.