Englisches Original: https://argusic.com/subject/rea-video
rea-video
Reverse-engineer any video, shot by shot: tells whether each shot was filmed, AI-generated or coded, how the captions, cuts and audio were made, and how to remake it. 逆向一切视频，逐镜拆出制作方式并给出复刻方案。
LäuftQuelle: GitHubPythonApache-2.0Commit c6cbc9185bae
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, ai video, aigc detection, claude code, codex, douyin, ffmpeg und prompt engineering.
rea-video läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 22 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
All 88 pytest tests pass, the rea-video CLI is fully installed in a Python venv, and all core subcommands (decompose, probe, stems, summary, review, tiles, correct, memory) work on real input video. The decompose pipeline successfully detects shots, classifies production methods, generates breakdown.json and report.html, and extracts stems via onnxruntime (UVR model auto-downloaded).
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 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt. 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.
- Installationszeit
- 22 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 9 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- rea-video --help returned usage (CLI installed); pytest -q: 88 passed in 237s; rea-video decompose on dual_role.mp4: 10 shots, report.html generated; rea-video probe returned video metadata; rea-video summary printed full verdict; rea-video stems extracted valid vocals/music WAVs; rea-video review/apply-review/correct workflows exercised; rea-video tiles generated 5 tile images
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 58.661
- Genau getesteter Commit
- c6cbc9185bae
- 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.
- 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
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && /home/runner/venv/bin/rea-video memory 2>&1' in /work/repo succeeded in 98ms: 记忆目录: /home/runner/.rea-video 偏好: （未设置） 纠正: 1 条，涉及 1 条视频 工具「代码/模板渲染」→ 用户「AI 生成视频」 1 个镜头 / 1 条视频 备注（dual_role.mp4 shot_001）: test correction 把纠正过的视频导出为评测样本：rea-video memory --export-labels eval/user_labels.yaml All done. Here's the full report: tokens used 58,661 All done. Here's the full report:
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 auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Die Installation dauerte 22 Minuten, langsamer als der Median der 108 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 109 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte rea-video Platz 97 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 80 von 109 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.
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
Themen (von GitHub)
agent-skillsai-videoaigc-detectionclaude-codecodexdouyinffmpegprompt-engineeringremotionreverse-engineeringshort-videoshot-detectionsubtitlestiktokvideo-analysisvideo-breakdownvideo-editingvideo-generationvlm
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/rea-video)Fragen
- Läuft rea-video?
- Ja. rea-video läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 22 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic rea-video getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit c6cbc9185bae. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von rea-video gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,06 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 rea-video?
- 22 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 rea-video eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von rea-video schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet rea-video im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 109 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte rea-video Platz 97 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 80 von 109 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für rea-video?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.