Original em inglês: https://argusic.com/subject/printfilm
printfilm
PRINTFILM: plataforma de marketing de vídeos curtos com IA e criação de dramas curtos com IA
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit cdcd1f73d667
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, ai video, short drama e short video.
printfilm executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 13 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Backend Python dependencies install clean, all 613 tests pass on real PostgreSQL+Redis, uvicorn starts with 155 API routes, PostgreSQL and Redis run as standalone unprivileged processes.
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.
- test_fragment_video_estimate: billing estimates assumed 2x ratio between 480p and 720p for seedance-2-5, but VENDOR_VIDEO_YUAN_5S_BY_RES has 3.36 vs 7.56 (2.25x)2 minutos
- test_kepu_phase_billing: same 2x ratio assumption in HD doubles 480p preview test1 minuto
- test_kepu_shot_edit_demote: narration edit demotion expected SCRIPT_READY but code correctly returns VIDEO_READY (videos still valid, only audio needs refresh)1 minuto
- Tempo de instalação
- 13 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 14 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest exited 0: 613 passed, 1 skipped, 6 warnings in ~10s; postgres and redis both accepting connections
- Tokens de modelo usados
- 158.795
- Commit exato testado
- cdcd1f73d667
- 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 , a tentativa que decidiu o veredito acima. 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.
613 passed, 1 skipped
Started at: 13:16, Finished at: ~13:29
The work is complete. Here's my final report:
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 13.0, "errors": [{"msg": "…
```
tokens used
158,795
The work is complete. Here's my final report:
```json
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 13.0, "errors": [{"msg": "…
```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 3 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.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 13 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 46 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, printfilm foi o 44º 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.
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)
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/printfilm)Perguntas
- printfilm executa?
- Sim. printfilm executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 13 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou printfilm?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit cdcd1f73d667. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar printfilm?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,17: 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 printfilm?
- 13 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- printfilm 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 printfilm?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como printfilm se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, printfilm foi o 44º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de printfilm?
- A execução registrada está 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.