Original en inglés: https://argusic.com/subject/chaplin
chaplin
Una herramienta de reconocimiento de habla silenciosa en tiempo real.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit 7aee1f8fca77
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: auto avsr, avsr, llm, ollama, speech recognition, speech to text y vsr.
chaplin funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 48 minutos y encontró 10 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
AVSR model loads on CPU and produces transcriptions from video features; MediaPipe face detector initializes; all Python imports resolve; webcam capture fails in headless environment (no /dev/video0) but app otherwise works
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 60 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.
- torchvision.io.read_video not available in torchvision 0.298 minutos
- Chaplin class hangs on __init__ due to async event loop init race condition8 minutos
- wget not installed, setup.sh failed5 minutos
- mediapipe 1.1.0 removed mp.solutions API, breaking detector3 minutos
- mediapipe 0.10.20 requires numpy<2, conflicting with opencv-python 5.x3 minutos
- pip install failed due to externally-managed-environment2 minutos
- Tiempo de instalación
- 48 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 23 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 10 encontrados, 10 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python3 tested: model.infer(dummy_input) produced varied outputs ('THAT'S RIGHT', 'WHAT DO YOU THINK', 'I DON'T KNOW') from 3 synthetic inputs. 'python main.py config_filename=./configs/LRS3_V_WER19.1.ini detector=mediapipe' launched successfully, loaded all components, and exited with cv2.VideoCapture(0) error (expected in headless container) after ~4 seconds.
- Tokens de modelo usados
- 724.044
- Commit exacto probado
- 7aee1f8fca77
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
6. Applied patches to fix:
- `torchvision.io.read_video` → `av` in `data_module.py`, both detector files
- Missing `espnet.nets.pytorch_backend.e2e_asr` import → corrected to `nets_utils` in `lm/defaul…
- `Chaplin.__init__` race condition with async event loop startup (moved to `threading.Thread` +…
- `hydra.main` version mismatch (original code targets hydra 1.3+, not the old 0.11 API
exec
/bin/sh -lc "ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_mi…
exited 127 in 0ms:
/bin/sh: 1: ARGUSIC_RESULT:: not found
2026-10-14T18:20:57.995453Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a13…
tokens used
724,044Reproducir 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 instaló en 48 minutos.
- Se recuperó de los 10 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 MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
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
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona | 100,00 | 0,12 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,01 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/chaplin)Preguntas
- ¿Funciona chaplin?
- Sí. chaplin funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 48 minutos, con 10 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic chaplin?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7aee1f8fca77. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar chaplin?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,12 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 chaplin en instalarse?
- 48 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita chaplin una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar chaplin?
- En la ejecución registrada fallaron 10 cosas, y 10 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de chaplin?
- Las 2 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.