Original en anglais: https://argusic.com/subject/clip-anything

Clip-Anything

Extraire n'importe quel moment de n'importe quelle vidéo avec des prompts

Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit f455b2d306ce

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai video, ai video generator, ai video maker, clipanything, clipbasic, shorts, shorts maker et sora video.

Clip-Anything fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 7,4 minutes et a rencontré 6 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

Clip-Anything transcribes a video with OpenAI Whisper (tiny model), calls a configurable LLM API for segment selection, and outputs a valid H.264/AAC MP4 clip with fades.

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne avec des mocks
Score Argusic
92 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,08 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
1
dernier test
étoiles
313
forks
60
issues ouvertes
0
observateurs
7
taille
22 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de Clip-Anything, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

  • openai-whisper build fails due to pkg_resources missing in modern setuptools build-isolation2 minutes
  • moviepy 2.x removed moviepy.editor module1 minute
  • Hardcoded 'Bearer groq-key' and groq.com URL in app.py1 minute
  • ffmpeg prompts for overwrite on temp_audio.wav0,3 minute
  • Externally-managed pip environment blocks system install0,2 minute
  • python command not found (Debian uses python3)0,1 minute
Temps d'installation
7 minutes
De la machine vierge à la fin
8 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
6 rencontrées, 6 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
python3 app.py ran with GROQ_API_URL=http://localhost:8888/v1/chat/completions GROQ_API_KEY=test, exited 0, produced edited_output.mp4 (4s from 5s input). ffmpeg -v error -i edited_output.mp4 -f null - exited 0.
Tokens de modèle utilisés
85 364
Commit exact testé
f455b2d306ce
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Comportement face aux vrais services
cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

/bin/sh -lc "python3 -c \"
import subprocess, time
t0 = 1792923360  # approximate start
tn = int(time.time())
print(f'Elapsed: {(tn-t0)/60:.1f} min')
\"" in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Elapsed: 7.4 min
All good. Let me produce the final structured report.
tokens used
85,364
All good. Let me produce the final structured report.

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • Installé en 7,4 minutes, plus vite que la médiane des 4 projets comparables mesurés par Argusic.
  • S'est remis des 6 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
  • Sous licence MIT, selon son hébergeur.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

  • N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
  • Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 5 projets ai-video qu'Argusic a installés et chronométrés, Clip-Anything a été le 2e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 3 sur 5 en ont atteint un.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner1/3Fonctionne avec des mocks92,000,08

Sujets (depuis GitHub)

ai-videoai-video-generatorai-video-makerclipanythingclipbasicshortsshorts-makersora-videosora-video-aitext-to-videotext-to-video-generationvideo-editingyoutube-shorts

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/Clip-Anything.svg)](https://argusic.com/subject/clip-anything)

Questions

Clip-Anything fonctionne-t-il ?
Clip-Anything fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 7 minutes, en rencontrant 6 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé Clip-Anything ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit f455b2d306ce. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de Clip-Anything ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,08 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer Clip-Anything ?
7,4 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
Clip-Anything a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de Clip-Anything ?
6 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 6 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment Clip-Anything se compare-t-il aux alternatives ?
Sur les 5 projets ai-video qu'Argusic a installés et chronométrés, Clip-Anything a été le 2e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 3 sur 5 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour Clip-Anything ?
L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

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