Original em inglês: https://argusic.com/subject/auto-editor
auto-editor
Edição de vídeo sem esforço!
Executafonte: GitHubpágina do projetoNimUnlicensecommit eb41d26177de
Nim, licença Unlicense. O projeto se descreve como: audio, audio editing, audio processing, automatic, nim, video, video editing e video processing.
auto-editor executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 36,6 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
auto-editor builds and runs: processes MP4 files with audio-level-based silence detection and h264+aac re-encoding, producing valid output with zero decode errors
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Encoder not found: h264 at runtime; built FFmpeg without h264 encoder12 minutos
- System FFmpeg 6.1 headers missing AVCodecConfig enum needed by FFmpeg 9.x API in Nim code8 minutos
- meson/ninja not installed; makeff task failed on pip install due to externally-managed-environment4 minutos
- FFmpeg dev headers not installed - libavutil/rational.h missing2 minutos
- Linker errors: -lmp3lame -lopus -lx264 -ldav1d -lz -lasound not found2 minutos
- Undefined x264 symbols at link after rebuild1 minuto
- Tempo de instalação
- 37 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 40 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- /work/repo/auto-editor resources/testsrc.mp4 --output /tmp/test_out.mp4 exited 0, ffprobe confirmed valid h264+aac streams; auto-editor /work/repo/example.mp4 --output /tmp/example_edited.mp4 exited 0, ffmpeg -v error -i /tmp/example_edited.mp4 -f null - returned no errors
- Tokens de modelo usados
- 1.392.042
- Commit exato testado
- eb41d26177de
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 1, executada em . O veredito acima vem de outra tentativa, então veja isto como uma sessão e não como o resultado atual. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
succeeded in 0ms:
1790279735
Now let me produce the final report. The start was around 19:16 based on timestamps, and it's curre…
exec
/bin/sh -lc "python3 -c \"print(f'{(1790279735 - 1790277537)/60:.1f} minutes')\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
36.6 minutes
All clear. Here is the final report.
tokens used
1,392,042
All clear. Here is the final report.Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se de todos os 6 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Unlicense, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 3 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 36,6 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 17 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 18 projetos de audio que a Argusic instalou e cronometrou, auto-editor foi o 18º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 15 de 18 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
audioaudio-editingaudio-processingautomaticnimvideovideo-editingvideo-processing
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/auto-editor)Perguntas
- auto-editor executa?
- Sim. auto-editor executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 37 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou auto-editor?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit eb41d26177de. Há 3 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar auto-editor?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,44: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar auto-editor?
- 36,6 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- auto-editor precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar auto-editor?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como auto-editor se compara às alternativas?
- Dos 18 projetos de audio que a Argusic instalou e cronometrou, auto-editor foi o 18º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 15 de 18 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de auto-editor?
- Todas as 3 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.