Original em inglês: https://argusic.com/subject/claude-video
claude-video
Dê ao Claude a capacidade de assistir a qualquer vídeo. /watch baixa, extrai quadros, transcreve e entrega tudo ao Claude.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit 03ceb42f7fa2
Python, licença MIT.
claude-video executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 5 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The patched watch skill installs globally for Codex, the full 250-test suite passes, the installed skill produces three decoded local video frames and six real caption segments from the tested public URL, and the bundle now builds successfully without unzip.
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.
- build-skill.sh exited 127 because unzip was absent, despite having written a valid bundle.8 minutos
- System Node v18.19.1 could not load [email protected], which requires Node >=22.20.0 (SyntaxError: node:util lacks styleText).2 minutos
- Tempo de instalação
- 5 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 4 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- Activated .venv and ran pytest -q: 250 passed in 10.19s. Installed skill setup.py --check exited 0; watch.py on a synthesized H.264/AAC MP4 exited 0 and produced 3 frames, all decoded with ffmpeg -v error -i FRAME -f null -, with RGB samples matching timestamps 0, 1, and 2. A public YouTube URL returned 6 caption segments. A local mock received the authenticated 25,204-byte multipart Groq upload and watch rendered its returned timestamped segment. build-skill.sh printed built dist/watch.skill (13 files, 48K) and zipfile.testzip() returned None.
- Tokens de modelo usados
- 128.890
- Commit exato testado
- 03ceb42f7fa2
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
**What Changed** - Fixed `skills/watch/scripts/build-skill.sh` to work without `unzip`, using Python’s stdlib ZIP re… - Added a regression test in `tests/test_packaging.py` that builds the bundle with `unzip` absent. - Refreshed the Argusic Agent installation at `~/.agents/skills/watch`; it now matches the patched … **Verification** - Standard install: `npx skills add /work/repo -a codex -g --skill watch -y` exited 0; remote GitHu… - Tests: `.venv/bin/pytest -q` reported `250 passed in 10.19s`. - Installed local run: `watch.py` exited 0 and produced three timestamped frames; all three decoded… - Public URL run: installed skill retrieved six timestamped caption segments from `https://www.yout… - Whisper fallback: local Argusic-compatible mock received one authenticated multipart POST and the… - Bundle: clean build printed `built dist/watch.skill (13 files, 48K)`; Python ZIP validation retur… The system Node 18 was insufficient for `[email protected]`; I used the official prebuilt Node 22.23.4 u…
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 2 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 MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 5 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 46 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, claude-video foi o 28º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 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.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 5 minutos depois do clone.
Histórico de execuções
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/claude-video)Perguntas
- claude-video executa?
- Sim. claude-video executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 5 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou claude-video?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 03ceb42f7fa2. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar claude-video?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,08: 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 claude-video?
- 5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- claude-video 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 claude-video?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como claude-video se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, claude-video foi o 28º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de claude-video?
- Todas as 2 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.