Original em inglês: https://argusic.com/subject/whisperjav
WhisperJAV
Gerador de legendas ASR/STT. Usa Qwen3-ASR, LLM local, Whisper, TEN-VAD. Robusto a ruído para JAV.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 982d5dd912f4
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: aitranslate, hallucination, japanese, llm, modelscope, qwen3, qwen3 asr e speech to text.
WhisperJAV 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.
Project installed from source at /work/repo with 79 packages in a Python 3.12 venv. All 4 verification commands pass: import, --version (1.9.3), --help (full CLI), --dump-params (safe config probe). 617/617 clean tests pass; 43 failures and 11 errors are pre-existing (version drift, restructured config, missing optional extras).
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.
- test_legacy.py: stale VAD version assertions (silero -> silero-v3.1)0,3 minutos
- test_presets.py: asr_config.json restructured in v1.8.9, no longer has 'common_transcriber_options' section
- test_acceptance_v1_8_7b0.py: version tests expect 1.8.7b0, actual is 1.9.3 (43 pre-existing failures, 11 errors)
- Missing tkinter (system package) blocks test_simple_gap.py, test_tab_spacing.py
- Missing PySubtrans (translate extra) blocks 10 tests
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 11 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- python -m whisperjav.main --version -> 'WhisperJAV 1.9.3'. --dump-params -> config probe OK. 617/617 non-pre-existing tests passed, 43 pre-existing failures, 11 pre-existing errors.
- Tokens de modelo usados
- 131.865
- Commit exato testado
- 982d5dd912f4
- 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.
**Install:** Succeeded via `uv sync --extra cli` — 79 packages installed in ~3 minutes into a Pytho…
**Launch:** Succeeded — `python -m whisperjav.main --version` prints `WhisperJAV 1.9.3`, `--help` s…
**Tests:** 617 passed, 43 failed, 11 errors across the full non-slow/non-e2e suite. All failures ar…
1. **Version drift** — `test_acceptance_v1_8_7b0.py` asserts version `1.8.7b0` but the actual code …
2. **Restructured config** — `test_presets.py` references `asr_config.json` sections that were remo…
3. **Missing optional extras** — `PySubtrans` (translate extra, 10 tests) and `tkinter` (system pac…
**Fixed:** Updated two `silero` → `silero-v3.1` assertions in `test_legacy.py` that were failing on…
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\":true,\\\"launch_succeeded\\\":true,\\…
succeeded in 0ms:
tokens used
131,865Reproduzir 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.
- Instalado em 3 minutos.
- 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
- 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.
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)
aitranslatehallucinationjapanesellmmodelscopeqwen3qwen3-asrspeech-to-textspeechenhancementsubtitlingten-vadwhisperzipformer
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/whisperjav)Perguntas
- WhisperJAV executa?
- Sim. WhisperJAV 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 WhisperJAV?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 982d5dd912f4. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar WhisperJAV?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,07: 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 WhisperJAV?
- 3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- WhisperJAV 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 WhisperJAV?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de WhisperJAV?
- 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.