英語の原文: https://argusic.com/subject/velocut
velocut
Ribbi による AI ネイティブでローカルファーストの動画エディタで、完全にブラウザ内で動作します。Rust/WASM エンジン、WebGPU コンポジット、WebCodecs エクスポートを採用し、人間と LLM エージェントが同じ JSON コマンドプロトコルを通じて編集します。
動作するソース: GitHubホームページTypeScriptMITコミット 959857c624f2
TypeScript、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、ai agent、browser、claude、llm、local first、rust、typescript.
velocut 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 3 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。
Velocut is fully operational: the TypeScript reference engine runs under Vite with all 62 unit tests and both Playwright E2E journeys passing, the Rust golden-vector test suite passes, and the WASM canonical engine compiles and drops into the editor's public directory.
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
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
- 3 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 7 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
- npm test passed 62/62; cargo test passed 1/1 golden vectors; npx playwright test passed 2/2 (boot/import/edit/persist/reload + project isolation); dev server responded HTTP 200; wasm-pack build succeeded
- 使用したモデルのトークン
- 52,808
- テストした正確なコミット
- 959857c624f2
- 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 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。
52,808 All systems verified successfully. Here is the final report: **Summary of what was done:** - **Node**: Installed nvm, upgraded from Node v18 to v22.23.2 (required >=22.6) - **Rust toolchain**: Installed rustup, Rust 1.98.1, wasm-pack 0.15.0, wasm32-unknown-unknown target - **Web deps**: `npm install` succeeded - **TS unit tests**: 62/62 passed (golden vectors + agent SDK + scene SDK) - **Rust tests**: 1/1 golden vector passed, clippy clean, fmt perfect - **WASM engine**: Built successfully (418KB wasm binary) - **Dev server**: Starts, responds HTTP 200, serves HTML - **Playwright E2E**: 2/2 passed — boots with engine, imports media, edits, persists across reload,… No errors were encountered at any step.
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。
- 3 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 230 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 のプロジェクト 231 件のうち、velocut は実行状態に達するまでの速さが 72 番目で、231 件中 152 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 3 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
トピック (出典: GitHub)
aiai-agentbrowserclaudellmlocal-firstrusttypescriptvideo-editingvideo-editorwasmwebassemblywebcodecswebgpu
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/velocut)質問
- velocut は動作しますか?
- はい。velocut は動作します. 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 0 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は velocut 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 959857c624f2 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。
- velocut 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 0.02 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。
- velocut 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。
- velocut 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。
- velocut 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。
- velocut 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 のプロジェクト 231 件のうち、velocut は実行状態に達するまでの速さが 72 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
- velocut 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。