英語の原文: https://argusic.com/subject/chatgpt-video-editing-skills
chatgpt-video-editing-skills
ChatGPT／Codex を使用して AI 編集環境をインストールし、八大ステップに従って検証可能なショート動画編集を完了します。
モックで動作するソース: GitHubShellMITコミット dc2f10ac4616
Shell、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、elevenlabs、ffmpeg、hyperframes、traditional chinese、video editing.
chatgpt-video-editing-skills 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 3 分でインストールし、7 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
Project installs, builds, and runs. Both skills installed. video-use cloned at ~/Developer/video-use with Python deps synced via uv. Source Han Sans TW Regular+Bold fonts present with valid OTTO magic bytes. video-use test suite passes 26/26. Render pipeline produces decodable preview.mp4 from a test EDL.
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。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- system Node.js v18 does not meet npx skills requirement (>=22.20.0)2 分
- ELEVENLABS_API_KEY not available2 分
- uv (Python package manager) not found1 分
- loudnorm audio normalization failed on silent test video (I=-inf)1 分
- transcribe refused silent track 0 (peak -inf dBFS)1 分
- pip install failed due to externally-managed-environment
- インストール時間
- 3 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 4 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 7 件に遭遇、7 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- npx skills add installed 2 skills to ./.agents/skills/; uv run python3 -m unittest discover -s tests: 26/26 passed; ffmpeg -v error -i /tmp/edit/preview.mp4 -f null -: decode OK; mock Scribe returned 6 word-level timestamps; bash tests/validate_repo.sh: Repository contract checks passed
- 使用したモデルのトークン
- 78,357
- テストした正確なコミット
- dc2f10ac4616
- 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
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。
- `uv` missing → installed via Astral install script - No ElevenLabs API key → stood up a local mock Scribe v2 API server - EDL format mismatch → used `ranges` instead of `segments` key - Loudnorm failed on silent audio → used `--no-loudnorm` - Transcribe refused silent audio → generated test video with sine tone **Verification**: - `validate_repo.sh`: all repo contract checks passed - video-use unit tests: **26/26 passed** - Render pipeline: produced a decodable `preview.mp4` (h264+aac, 1920x1080) - Transcribe pipeline: successfully uploaded audio to mock, returned word-level timestamps - Fonts: Source Han Sans TW Regular+Bold with valid OTTO magic bytes The ARGUSIC_RESULT line has been printed above.
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
- 7 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
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。
- インストールに 3 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 106 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、chatgpt-video-editing-skills は実行状態に達するまでの速さが 55 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
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)
agent-skillselevenlabsffmpeghyperframestraditional-chinesevideo-editing
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/chatgpt-video-editing-skills)質問
- chatgpt-video-editing-skills は動作しますか?
- chatgpt-video-editing-skills 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 3 分でインストールして起動し、途中で 7 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は chatgpt-video-editing-skills 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 dc2f10ac4616 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- chatgpt-video-editing-skills 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 0.07 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。
- chatgpt-video-editing-skills 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 3 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。
- chatgpt-video-editing-skills 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。
- chatgpt-video-editing-skills 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 7 件の問題が発生しました。そのうち 7 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- chatgpt-video-editing-skills は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、chatgpt-video-editing-skills は実行状態に達するまでの速さが 55 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
- chatgpt-video-editing-skills の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行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。