Original en inglés: https://argusic.com/subject/weftcut
WeftCut
Gratuito, de código abierto editor de video con IA para macOS, Windows y Linux: maneja toda la línea de tiempo desde cualquier cliente MCP.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 610061dca1e9
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, ai video editor, claude, cross platform, desktop app, electron, ffmpeg y llm.
WeftCut funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 31 minutos y encontró 8 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
WeftCut v0.4.0 builds successfully on Linux x64: both napi addons compiled (@weftcut/core exports 17 symbols, @weftcut/native-decode compiled with ffmpeg-lgpl), ffmpeg and ffmpeg-lgpl resources staged, vitest suite runs 9284 of 9288 tests passing, all 20 Rust eval-crate tests pass, 99 of 100 script tests pass.
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.
- Node.js v18.19.1 too old (requires >=24)3 minutos
- napi:build:decode failed - libclang not found3 minutos
- clang bindgen failed - limits.h not found3 minutos
- Rust toolchain not installed2 minutos
- npmrc ignore-scripts=true blocked optional native bindings1 minuto
- ffmpeg-sys-next build failed - libavutil.pc not found1 minuto
- Tiempo de instalación
- 31 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 31 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 8 encontrados, 8 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test --workspace apps/desktop: 9284 passed, 1 failed; cargo test in native/eval: 20 passed; node -e 'require("native/index.linux-x64-gnu.node")' loads and exports 17 symbols
- Tokens de modelo usados
- 157.699
- Commit exacto probado
- 610061dca1e9
- 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.
4. **napi:build:decode failed** multiple times: - `libclang` not found → extracted from apt `.deb` packages (libclang1-18, libllvm18), set `LIBC… - `ffmpeg-sys-next` couldn't find `libavutil.pc` → set `PKG_CONFIG_PATH` to ffmpeg-lgpl's pkgcon… - Clang couldn't find `limits.h` → extracted `libclang-common-18-dev` headers, set `C_INCLUDE_PA… 5. **1 pre-existing vitest failure** (`rmSync` on symlinked dir — Node 24 behavior) 6. **1 pre-existing script test failure** (Playwright Chromium not installed) **What was verified:** - `npm test`: 9284 passed, 1 failed (pre-existing), 3 skipped - `cargo test` (eval crate): 20 passed - `npm run test:scripts`: 99 passed, 1 failed (Playwright Chromium not installed) - Core napi addon loads and exports 17 symbols - Both napi addons built and co-located with ffmpeg-lgpl shared libs
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 8 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 31 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 69 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 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, WeftCut fue el 65.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 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-agentai-video-editorclaudecross-platformdesktop-appelectronffmpegllmmcpmcp-servermodel-context-protocolnlenon-linear-editorpixijsrusttypescriptvideovideo-editingvideo-editorwebcodecs
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/weftcut)Preguntas
- ¿Funciona WeftCut?
- Sí. WeftCut funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 31 minutos, con 8 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic WeftCut?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 610061dca1e9. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar WeftCut?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,45 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 WeftCut en instalarse?
- 31 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita WeftCut una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar WeftCut?
- En la ejecución registrada fallaron 8 cosas, y 8 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara WeftCut con las alternativas?
- De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, WeftCut fue el 65.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de WeftCut?
- 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.