Original em inglês: https://argusic.com/subject/weftcut
WeftCut
Editor de vídeo com IA gratuito e de código aberto para macOS, Windows e Linux. Controle toda a linha do tempo a partir de qualquer cliente MCP.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 610061dca1e9
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai agent, ai video editor, claude, cross platform, desktop app, electron, ffmpeg e llm.
WeftCut executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 31 minutos e encontrou 8 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
WeftCut v0.4.0 builds successfully on Linux x64: both napi addons compiled (@weftcut/core exports 17 symbols, @weftcut/native-decode compiled with ffmpeg-lgpl), ffmpeg and ffmpeg-lgpl resources staged, vitest suite runs 9284 of 9288 tests passing, all 20 Rust eval-crate tests pass, 99 of 100 script tests 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 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.
- Node.js v18.19.1 too old (requires >=24)3 minutos
- napi:build:decode failed - libclang not found3 minutos
- clang bindgen failed - limits.h not found3 minutos
- Rust toolchain not installed2 minutos
- npmrc ignore-scripts=true blocked optional native bindings1 minuto
- ffmpeg-sys-next build failed - libavutil.pc not found1 minuto
- Tempo de instalação
- 31 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 31 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 8 encontrados, 8 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test --workspace apps/desktop: 9284 passed, 1 failed; cargo test in native/eval: 20 passed; node -e 'require("native/index.linux-x64-gnu.node")' loads and exports 17 symbols
- Tokens de modelo usados
- 157.699
- Commit exato testado
- 610061dca1e9
- 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.
4. **napi:build:decode failed** multiple times: - `libclang` not found → extracted from apt `.deb` packages (libclang1-18, libllvm18), set `LIBC… - `ffmpeg-sys-next` couldn't find `libavutil.pc` → set `PKG_CONFIG_PATH` to ffmpeg-lgpl's pkgcon… - Clang couldn't find `limits.h` → extracted `libclang-common-18-dev` headers, set `C_INCLUDE_PA… 5. **1 pre-existing vitest failure** (`rmSync` on symlinked dir — Node 24 behavior) 6. **1 pre-existing script test failure** (Playwright Chromium not installed) **What was verified:** - `npm test`: 9284 passed, 1 failed (pre-existing), 3 skipped - `cargo test` (eval crate): 20 passed - `npm run test:scripts`: 99 passed, 1 failed (Playwright Chromium not installed) - Core napi addon loads and exports 17 symbols - Both napi addons built and co-located with ffmpeg-lgpl shared libs
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 8 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 31 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 69 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 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, WeftCut foi o 65º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 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)
ai-agentai-video-editorclaudecross-platformdesktop-appelectronffmpegllmmcpmcp-servermodel-context-protocolnlenon-linear-editorpixijsrusttypescriptvideovideo-editingvideo-editorwebcodecs
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/weftcut)Perguntas
- WeftCut executa?
- Sim. WeftCut executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 31 minutos, encontrando 8 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou WeftCut?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 610061dca1e9. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar WeftCut?
- 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 WeftCut?
- 31 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- WeftCut 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 WeftCut?
- 8 coisas quebraram na execução registrada, e 8 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como WeftCut se compara às alternativas?
- Dos 70 projetos de ai-agent que a Argusic instalou e cronometrou, WeftCut foi o 65º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 43 de 70 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de WeftCut?
- 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.