Original en inglés: https://argusic.com/subject/auto-editor
auto-editor
¡Edición de video sin esfuerzo!
Funcionafuente: GitHubsitio webNimUnlicensecommit eb41d26177de
Nim, licencia Unlicense. El proyecto se describe a sí mismo como: audio, audio editing, audio processing, automatic, nim, video, video editing y video processing.
auto-editor funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 36,6 minutos y encontró 6 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
auto-editor builds and runs: processes MP4 files with audio-level-based silence detection and h264+aac re-encoding, producing valid output with zero decode errors
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Encoder not found: h264 at runtime; built FFmpeg without h264 encoder12 minutos
- System FFmpeg 6.1 headers missing AVCodecConfig enum needed by FFmpeg 9.x API in Nim code8 minutos
- meson/ninja not installed; makeff task failed on pip install due to externally-managed-environment4 minutos
- FFmpeg dev headers not installed - libavutil/rational.h missing2 minutos
- Linker errors: -lmp3lame -lopus -lx264 -ldav1d -lz -lasound not found2 minutos
- Undefined x264 symbols at link after rebuild1 minuto
- Tiempo de instalación
- 37 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 40 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 6 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- /work/repo/auto-editor resources/testsrc.mp4 --output /tmp/test_out.mp4 exited 0, ffprobe confirmed valid h264+aac streams; auto-editor /work/repo/example.mp4 --output /tmp/example_edited.mp4 exited 0, ffmpeg -v error -i /tmp/example_edited.mp4 -f null - returned no errors
- Tokens de modelo usados
- 1.392.042
- Commit exacto probado
- eb41d26177de
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el . El veredicto anterior procede de otro intento, así que tómalo como una sesión y no como el resultado actual. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
succeeded in 0ms:
1790279735
Now let me produce the final report. The start was around 19:16 based on timestamps, and it's curre…
exec
/bin/sh -lc "python3 -c \"print(f'{(1790279735 - 1790277537)/60:.1f} minutes')\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
36.6 minutes
All clear. Here is the final report.
tokens used
1,392,042
All clear. Here is the final report.Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 6 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Unlicense, según su plataforma de origen.
- Medido 3 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 36,6 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 17 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 18 proyectos de audio que Argusic ha instalado y cronometrado, auto-editor fue el 18.º más rápido en llegar a funcionar, y 15 de 18 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
audioaudio-editingaudio-processingautomaticnimvideovideo-editingvideo-processing
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/auto-editor)Preguntas
- ¿Funciona auto-editor?
- Sí. auto-editor funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 37 minutos, con 6 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic auto-editor?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit eb41d26177de. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar auto-editor?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,44 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda auto-editor en instalarse?
- 36,6 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita auto-editor una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar auto-editor?
- En la ejecución registrada fallaron 6 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara auto-editor con las alternativas?
- De los 18 proyectos de audio que Argusic ha instalado y cronometrado, auto-editor fue el 18.º más rápido en llegar a funcionar, y 15 de 18 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de auto-editor?
- Las 3 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.