英語の原文: https://argusic.com/subject/ai-youtube-shorts-generator
AI-Youtube-Shorts-Generator
Opus Clip、Vidyo.ai、Klap、SubMagic のオープンソース代替です。長尺の YouTube 動画を、LLM によるハイライト検出、Whisper による文字起こし、自動縦型トリミングを使用して、バイラルな 9:16 ショート動画に変換します。無料、ウォーターマークなし、クリップごとのクレジット不要です。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 9c7a33e7b927
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: 2short ai alternative、ai clip generator、ai clipping、auto clip、auto crop、highlight detection、klap alternative、llm.
AI-Youtube-Shorts-Generator は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 0.0 分でインストールし、エラーに一度も遭遇せず、セッション全体が記録されました。
Both API mode (with mock MuAPI server) and local mode (with mock LLM) complete end-to-end: download, whisper transcription, highlight selection, and vertical crop produce valid output files. api_ok=True local_ok=True clip_valid=True
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
- インストール時間
- 1 分未満
- クリーンなマシンから完了まで
- 10 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 0 件に遭遇、0 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- API mode with mock MuAPI server: generate_shorts returned 1 clip with clip_url via POST /youtube-download, /openai-whisper, /gpt-5-mini, /autocrop. Local mode: faster-whisper tiny transcribed 10s test video (1 segment, 10s audio in ~2s), mocked LLM returned 1 highlight, ffmpeg+OpenCV cropped to 404x720 9:16 mp4 with aac audio, ffmpeg -v error -i output/short_01.mp4 -f null - returned 0 with no stderr output.
- 使用したモデルのトークン
- 409,153
- テストした正確なコミット
- 9c7a33e7b927
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定は別の試行によるものなので、これは現在の結果ではなく 1 つのセッションとしてご覧ください。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
+ except Exception: + pass + here = _os.path.dirname(_os.path.abspath(__file__)) + repo_root = _os.path.normpath(_os.path.join(here, "..", "..")) + candidate = _os.path.join(repo_root, "assets", "haarcascade_frontalface_default.xml") + if _os.path.isfile(candidate): + return candidate + raise RuntimeError( Both modes passed all checks. Here's the complete report: tokens used 409,153 Both modes passed all checks. Here's the complete report:
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 0.0 分でインストールできました。
- 途中で何も壊れませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 3 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
2short-ai-alternativeai-clip-generatorai-clippingauto-clipauto-crophighlight-detectionklap-alternativellmopen-sourceopus-clip-alternativereelsshorts-makersubmagic-alternativetiktokvertical-videovideo-editingvidyo-ai-alternativeviral-clipswhisperyoutube-shorts
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/ai-youtube-shorts-generator)質問
- AI-Youtube-Shorts-Generator は動作しますか?
- AI-Youtube-Shorts-Generator は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 0 分でインストールして起動し、途中で 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は AI-Youtube-Shorts-Generator をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 9c7a33e7b927 に固定)。記録された試行は 3 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- AI-Youtube-Shorts-Generator のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.08 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- AI-Youtube-Shorts-Generator のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 0.0 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- AI-Youtube-Shorts-Generator には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- AI-Youtube-Shorts-Generator のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では何も起きませんでした: クローンから実行までエラーは 0 件です。
- AI-Youtube-Shorts-Generator の証拠はどこにありますか?
- 記録された 3 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。