Original en anglais: https://argusic.com/subject/funclip
FunClip
Outil de transcription vidéo, de génération de sous-titres et de clipping assisté par LLM, propulsé par FunASR, avec une UI Gradio locale.
Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilPythonMITcommit 2a954d4fbad6
Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai tools, ai video editing, asr, auto subtitles, chinese, content creation, funasr et funclip.
FunClip fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 8,2 minutes et a rencontré 4 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
FunClip v2.2.1 is fully installed in a Python 3.12 venv with all dependencies, all 90 tests pass, the CLI recognition+clipping pipeline processes a real video with Paraformer-Large ASR and produces valid clipped MP4 output, and the Gradio web interface launches and serves HTTP 200 on localhost.
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.
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.
- litellm and pytest missing from requirements.txt but required by tests0,5 minute
- Gradio 4.44.1 has a json_schema_to_python_type crash on / route0,3 minute
- videoclipper.py CLI stage 2 crashes with AttributeError: no 'lang' attribute0,2 minute
- Debian's PEP 668 prevents system-wide pip install; must use a venv0,1 minute
- Temps d'installation
- 8 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 49 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 4 rencontrées, 4 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- cd /work/repo && /tmp/funclip_venv/bin/python -m pytest tests/ -q => 89 passed, 1 skipped, 0 failed. cd /work/repo && mkdir -p output && /tmp/funclip_venv/bin/python funclip/videoclipper.py --stage 1 --file examples/2022云栖大会_片段.mp4 --output_dir ./output => produces total.srt, recog_res_raw, timestamps. cd /work/repo && /tmp/funclip_venv/bin/python funclip/videoclipper.py --stage 2 --file examples/2022云栖大会_片段.mp4 --output_dir ./output --dest_text '所以这个是我们办这个奖的初心' --start_ost 0 --end_ost 100 --output_file ./output/res.mp4 => produces valid res_no0.mp4 (ffmpeg -v error -i produced zero stderr). GRADIO_ANALYTICS_ENABLED=False /tmp/funclip_venv/bin/python funclip/launch.py --port 7870 => curl -s -o /dev/null -w 'HTTP %{http_code}' http://127.0.0.1:7870/ returned HTTP 200
- Tokens de modèle utilisés
- 1 107 130
- Commit exact testé
- 2a954d4fbad6
- 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 3, 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.
-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html 89 passed, 1 skipped, 11 warnings, 4 subtests passed in 6.09s Now let me compile the final result. Let me get the install timing: exec /bin/sh -lc "pip_install_start=\"13:16\"; pip_install_end=\"13:20\"; echo \"Install roughly 4 minut… succeeded in 0ms: Install roughly 4 minutes for deps, ~4 minutes for model downloads True Now I have a comprehensive picture. Let me produce the final report. tokens used 1,107,130 Now I have a comprehensive picture. Let me produce the final 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
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- S'est remis des 4 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 3 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- Installation en 8,2 minutes, plus lente que la médiane des 26 projets comparables mesurés par Argusic.
Sur les 27 projets ai-tools qu'Argusic a installés et chronométrés, FunClip a été le 17e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 17 sur 27 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 8,2 minutes après le clone.
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 | 3/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,28 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,08 |
Sujets (depuis GitHub)
ai-toolsai-video-editingasrauto-subtitleschinesecontent-creationfunasrfunclipgradiollmparaformerspeech-recognitionspeech-to-textsubtitles-generatortranscriptionvideo-editingvideo-processingvideo-subtitlesvideo-transcriptionwhisper-alternative
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/funclip)Questions
- FunClip fonctionne-t-il ?
- Oui. FunClip fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 8 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé FunClip ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 2a954d4fbad6. 3 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de FunClip ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,28 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 FunClip ?
- 8,2 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.
- FunClip 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 FunClip ?
- 4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment FunClip se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 27 projets ai-tools qu'Argusic a installés et chronométrés, FunClip a été le 17e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 17 sur 27 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour FunClip ?
- Les 3 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.