FableCut は動作しますか?

はい。FableCut は動作します. 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 FableCut 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 4d50dd163fb3 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

FableCut 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 0.00 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。

FableCut 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 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。

FableCut 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。

FableCut 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。

FableCut の証拠はどこにありますか?

記録された 2 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。

英語の原文: https://argusic.com/subject/fablecut

FableCut

依存関係ゼロで、AI エージェントが操作できるブラウザビデオエディター: JSON タイムライン、MCP + REST、ライブリロード UI

動作するソース: GitHubJavaScriptMITコミット 4d50dd163fb3

JavaScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agent、canvas、claude、ffmpeg、javascript、llm、mcp、nle.

FableCut は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 0 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。

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.
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 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 100 / 100
検証した実行のコスト: 0.00 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-09-19
スター: 778
フォーク: 98
未解決の Issue: 11
ウォッチャー: 2
サイズ: 39 MB
作成日: 2026-07-06
最終プッシュ: 2026-10-30

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 2026-11-04。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: 1 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: 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
使用したモデルのトークン: 18,406
テストした正確なコミット: 4d50dd163fb3
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

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 2 の録画、実行日 2026-09-19。上の判定を決めた試行です。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。

**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).

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

クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
0 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 69 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
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。
GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

Argusic がインストールして時間を計測した ai-agent のプロジェクト 70 件のうち、FableCut は実行状態に達するまでの速さが 1 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
手早く評価したい場合: クローンから 0 分後には動作していました。
自身の README に従う場合: ドキュメントどおりの手順で、修正なしに動作しました。

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

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	100.00	0.00	2026-09-19 04:20 UTC
Argusic Runner	2/3	動作した	100.00	0.02	2026-09-05 05:56 UTC

トピック (出典: GitHub)

ai-agent canvas claude ffmpeg javascript llm mcp nle reels video-editing video-editor zero-dependency

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.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/FableCut.svg)](https://argusic.com/subject/fablecut)

質問

FableCut は動作しますか?: はい。FableCut は動作します. 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 FableCut 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 4d50dd163fb3 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
FableCut 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 0.00 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。
FableCut 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 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。
FableCut 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。
FableCut 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。
FableCut 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 ai-agent のプロジェクト 70 件のうち、FableCut は実行状態に達するまでの速さが 1 番目で、70 件中 43 件がそもそも実行状態に達しました。
FableCut の証拠はどこにありますか?: 記録された 2 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。