Original en inglés: https://argusic.com/subject/explainroo
explainroo
Videos explicativos y demos de producto creados por tu AI agent. Gratis y de código abierto: una voz local (Kokoro), sincronización de palabras (Whisper) y un renderizador de canvas convierten un guion en un MP4 narrado.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 9ad2881d02ea
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agents, animation, canvas, claude code, codex, explainer video, ffmpeg y javascript.
explainroo funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 22 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
explainroo v0.1.0 is installed with Node.js 20.20.2, Playwright Chromium headless shell, Kokoro TTS, Whisper ASR, and all npm dependencies. The project initializes, voices, checks, stills, sheets, and renders draft MP4s. The how-dns-works example produces a 68s video with 8 scenes.
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.
- No Chrome or Chromium found on the system10 minutos
- Node.js v18.19.1 is below the required >=20.114 minutos
- ONNX runtime prints hundreds of pthread_setaffinity_np EPERM errors
- Tiempo de instalación
- 22 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 29 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- node --test test/*.test.js: 38 tests, 38 pass. Draft render produced a valid H.264/AAC MP4 (ffmpeg -v error -i FILE -f null - returned no errors). Stills rendered to valid PNGs (ffmpeg decode passed).
- Tokens de modelo usados
- 294.410
- Commit exacto probado
- 9ad2881d02ea
- 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.
"error": "/work/repo/examples/how-dns-works/out/video.mp4 does not exist. Run \"explainroo render… "stack": "Error: /work/repo/examples/how-dns-works/out/video.mp4 does not exist. Run \"explainroo… } exec /bin/sh -lc 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"; [ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && . "$NVM_DIR/nvm.sh" && cd /wo… succeeded in 284ms: # tests 38 # pass 38 # fail 0 # duration_ms 299.864904 tokens used 294,410
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 3 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.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 22 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 110 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, explainroo fue el 92.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 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)
ai-agentsanimationcanvasclaude-codecodexexplainer-videoffmpegjavascriptkokoroproduct-demotext-to-speechvideo-generationwhisper
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/explainroo)Preguntas
- ¿Funciona explainroo?
- Sí. explainroo funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 22 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic explainroo?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 9ad2881d02ea. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar explainroo?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,08 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 explainroo en instalarse?
- 22 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita explainroo una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar explainroo?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara explainroo con las alternativas?
- De los 111 proyectos de ai-agents que Argusic ha instalado y cronometrado, explainroo fue el 92.º más rápido en llegar a funcionar, y 83 de 111 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de explainroo?
- La ejecución registrada está 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.