英語の原文: https://argusic.com/subject/firered-openstoryline
FireRed-OpenStoryline
FireRed-OpenStoryline は、手動編集を意図駆動型のディレクションに変える AI ビデオ編集エージェントです。自然言語インタラクション、LLM による計画立案、精密なツールオーケストレーションを通じて、透明性のあるヒューマンインザループ型の制作を促進し、再利用可能な Style Skills で一貫性のあるプロフェッショナルなストーリーテリングを実現します。
モックで動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット c9e945215586
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、chatbot、langchain、mcp、skills、video、video cut、video editing.
FireRed-OpenStoryline 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 45 分でインストールし、4 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。
MCP server starts on port 8001, web UI on port 8005, and the full agent pipeline builds successfully with a mock API endpoint; missing model weights and resource files were stubbed.
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。
- langgraph 1.0.10 removed ExecutionInfo from langgraph.runtime, but langgraph-prebuilt 1.0.13 still imports it, breaking langchain.agents import10 分
- No real LLM/VLM API keys configured in config.toml; validation checks require an OpenAI-compatible endpoint5 分
- Missing transnetv2-pytorch-weights.pth model weight file2 分
- Missing resource files (bgms/meta.json, script_templates/meta.json, tts/tts_providers.json, fonts/font_info.json)1 分
- インストール時間
- 45 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 31 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 4 件に遭遇、4 件を人の手を借りずに修正
- 使用したモデルのトークン
- 328,855
- テストした正確なコミット
- c9e945215586
- 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。
- 結果の証明方法
- 2026-09-07 より前の実行では、結果の確認に使ったコマンドが記録されていません
- 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。
from langgraph.checkpoint.serde.jsonplus import JsonPlusSerializer
OK
The patch works (I applied it earlier using python to edit the file). Let me verify it's actually
exec
/bin/sh -lc 'grep "ExecutionInfo" /work/repo/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/prebuilt/t…
succeeded in 0ms:
ExecutionInfo = _Any
execution_info: ExecutionInfo | None = None
Good, the patch is still there. Now let me compile the final result.
tokens used
328,855
Good, the patch is still there. Now let me compile the final result.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
- 4 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 Apache-2.0 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。
- インストールに 45 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、FireRed-OpenStoryline は実行状態に達するまでの速さが 130 番目で、135 件中 87 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)
agentchatbotlangchainmcpskillsvideovideo-cutvideo-editingvideo-editing-tools
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/firered-openstoryline)質問
- FireRed-OpenStoryline は動作しますか?
- FireRed-OpenStoryline 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 45 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は FireRed-OpenStoryline 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 c9e945215586 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。
- FireRed-OpenStoryline 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 0.20 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。
- FireRed-OpenStoryline 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 45 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。
- FireRed-OpenStoryline 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。
- FireRed-OpenStoryline 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 4 件の問題が発生しました。そのうち 4 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。
- FireRed-OpenStoryline 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 のプロジェクト 135 件のうち、FireRed-OpenStoryline は実行状態に達するまでの速さが 130 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
- FireRed-OpenStoryline 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。