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

subvert

動画から字幕、要約、チャプターを数秒で生成

モックで動作するソース: GitHubホームページPHPMITコミット a23c47df0fa1

PHP、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: chatgpt、openai、transcription、translation、video editing、whisper.

subvert 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 30 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。

The Subvert Laravel app now installs, builds, boots on port 8080, passed its 2 tests, and completed a full upload-transcribe-chapters-summary pipeline (status 98 with real transcript, chapters, summary, and a downloadable VTT) against a local OpenAI-compatible mock.

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

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.72 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
868
フォーク
58
未解決の Issue
26
ウォッチャー
5
サイズ
1 MB
作成日
最終プッシュ

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。

subvert のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成)
各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

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。

  • openai-php/client v0.4.1 hardcodes the OpenAI base URI and only honors Guzzle's default CA store, so requests always hit api.openai.com with default cert verification12 分
  • PHP 8+ and composer were absent in the container and no root is available for apt/sudo8 分
  • Composer's ZipDownloader could not extract dist packages because the PHP zip extension and unzip/7z binaries were missing5 分
  • The locked composer packages (nette/schema, nette/utils, league/config) reject PHP 8.33 分
インストール時間
30 分
クリーンなマシンから完了まで
29 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
結果の証明方法
composer install exited 0 (118 packages); npm install && npm run build exited 0 (vite built manifest + assets); php artisan test exited 0 with 'Tests: 2 passed (2 assertions)'; php artisan serve answered GET / with HTTP 200; POST /api/process with a real ffmpeg-generated mp4 returned a UUID, queue worker ran ProcessVideo DONE, and polling /api/process/{id} returned status 98 (All done!) with transcript/summary/chapters populated; GET /process/{id}/download returned HTTP 200 with 80 bytes of WebVTT
使用したモデルのトークン
3,527,182
テストした正確なコミット
a23c47df0fa1
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。

The tests pass (2/2, ~0.08s), the app builds and boots, routes return 200. The full pipeline was ex…
**Note for the `vendor/` patches**: I modified `vendor/openai-php/laravel/src/ServiceProvider.php` …
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo/src && . /home/runner/php-env.sh && start_s=$(date -d '"'2026-10-12 19:1…
 succeeded in 0ms:
approx minutes so far: 28
All work is complete and verified. Here is the required one-line result:
2026-10-12T19:44:26.796174Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a13…
2026-10-12T19:44:26.796426Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a13…
tokens used
3,527,182
All work is complete and verified. Here is the required one-line 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 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 30 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 4 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 chatgpt のプロジェクト 5 件のうち、subvert は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、5 件中 2 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

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.72

トピック (出典: GitHub)

chatgptopenaitranscriptiontranslationvideo-editingwhisper

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/subvert.svg)](https://argusic.com/subject/subvert)

質問

subvert は動作しますか?
subvert 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 30 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 subvert 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 a23c47df0fa1 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。
subvert 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 0.72 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。
subvert 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 30 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。
subvert 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。
subvert 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。
subvert 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 chatgpt のプロジェクト 5 件のうち、subvert は実行状態に達するまでの速さが 4 番目で、5 件中 2 件がそもそも実行状態に達しました。
subvert 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。

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