Original en anglais: https://argusic.com/subject/fablecut
FableCut
Éditeur vidéo dans le navigateur zéro dépendance que les AI agents peuvent piloter: timeline JSON, MCP + REST, UI avec rechargement en direct
Fonctionnesource : GitHubJavaScriptMITcommit 4d50dd163fb3
JavaScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agent, canvas, claude, ffmpeg, javascript, llm, mcp et nle.
FableCut fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 0 minute et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
Zero-dependency browser video editor FableCut v1.7.0 boots on port 7777, serves the UI and REST API, passes all 37 unit/integration tests, the MCP server initializes correctly, and ffmpeg 6.1 is available for fast export.
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 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
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 d'installation
- moins d'une minute
- De la machine vierge à la fin
- 1 minute
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- node --test: 37 passed, 0 failed; node server.js + curl: HTTP 200 on /, /api/project, /api/export/ffmpeg; node --check on server.js, app.js, mcp-server.js: all clean; node mcp-server.js with stdio initialize: correct protocol and version returned
- Tokens de modèle utilisés
- 18 406
- Commit exact testé
- 4d50dd163fb3
- 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
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 2, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
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.
**Tests**: `node --test` — all 37 tests pass (assets.test.js, helpers.js, mcp-protocol.test.js, mcp… **Server**: boots on port 7777, returns HTTP 200 on `/`, `/api/project`, and `/api/export/ffmpeg`. … **MCP**: stdio initialization returns correct protocol version and server info. **ffmpeg**: present and detected (fast export available). tokens used 18,406 All checks pass with zero errors. Let me compile the final report. **Install**: No dependencies to install — project is zero-runtime-dependency. `node --check` passes… **Tests**: `node --test` — all 37 tests pass (assets.test.js, helpers.js, mcp-protocol.test.js, mcp… **Server**: boots on port 7777, returns HTTP 200 on `/`, `/api/project`, and `/api/export/ffmpeg`. … **MCP**: stdio initialization returns correct protocol version and server info. **ffmpeg**: present and detected (fast export available).
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
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 0 minute, plus vite que la médiane des 69 projets comparables mesurés par Argusic.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, FableCut a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 0 minute après le clone.
- Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.
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 par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,00 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,02 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-agentcanvasclaudeffmpegjavascriptllmmcpnlereelsvideo-editingvideo-editorzero-dependency
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/fablecut)Questions
- FableCut fonctionne-t-il ?
- Oui. FableCut fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 0 minute, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé FableCut ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 4d50dd163fb3. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de FableCut ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,00 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 FableCut ?
- 0 minute 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.
- FableCut 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 FableCut ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment FableCut se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 70 projets ai-agent qu'Argusic a installés et chronométrés, FableCut a été le plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 43 sur 70 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour FableCut ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent 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.