Original em inglês: https://argusic.com/subject/showtime
showtime
Um estúdio de vídeo local para o seu coding agent. Descreva um vídeo em uma frase: seu agent dirige, sua máquina renderiza. Claude Code, Codex, Cursor, Devin e mais. Sem chaves de API, sem uploads.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 95c2394bf3e7
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, ai agents, captions, claude code, claude code plugin, claude skills, codex e cursor.
showtime executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 3 minutos e encontrou 5 erros, e a sessão inteira foi gravada.
showtime 0.4.1 installed and working: creates and renders 1080p videos with audio, QA passes, MCP and preview servers respond, 80/82 test files pass.
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 92 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.
- System ffmpeg 6.1.1 caused test_cards.py failure (ffmpeg overlay filter with setpts+trim + between)2 minutos
- Missing uv (Python package manager)1 minuto
- Node.js 18 too old (needs 20+)1 minuto
- test_highlights.py: test asserts os.cpu_count()//4 (192//4=48) but app uses sched_getaffinity (4) -> 1 worker
- test_render_speed.py: workers_why includes "; memory limit 7.5 GB of 755.0 GB" on 755 GB RAM machine
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 58 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- showtime new dom -> render (15s 1080p) -> qa (verdict PASS), showtime check (PASS), ffmpeg -v error -i final.mp4 -f null - (no errors), MCP server init OK
- Tokens de modelo usados
- 931.032
- Commit exato testado
- 95c2394bf3e7
- 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.
],
'test_depth': 'tier1_real',
'notes': '80/82 tests pass. 2 environment-specific failures (CPU count, RAM amount). All core f…
'verified_how': 'showtime new dom -> render -> qa: verdict PASS (0 fail), showtime check: PASS,…
'final_state': 'showtime 0.4.1 is fully installed with all components, can create and render vi…
}
print(json.dumps(result))
\"" in /work/repo
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 3, "errors": [{"msg": "Mis…
tokens used
931,032Reproduzir 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.
- 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 3 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Encontrou 5 erros durante a configuração, 2 dos quais não foram resolvidos.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, showtime foi o 55º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 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 3 minutos depois do clone.
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)
agent-skillsai-agentscaptionsclaude-codeclaude-code-pluginclaude-skillscodexcursorexplainer-videoffmpegheadless-chromekokoro-ttslocal-firstmanimmcp-servermotion-graphicstext-to-speechvideovideo-editingvideo-generation
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/showtime)Perguntas
- showtime executa?
- Sim. showtime executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou showtime?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 95c2394bf3e7. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar showtime?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,45: 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 showtime?
- 3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- showtime 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 showtime?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como showtime se compara às alternativas?
- Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, showtime foi o 55º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de showtime?
- 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.