Original em inglês: https://argusic.com/subject/ytdlp2strm
ytdlp2STRM
Um pequeno script para servir vídeos do Youtube / Twitch / Crunchyroll sem armazená-los. Usa dados HTTP do yt-dlp através do Flask e URLs dinâmicas. Podemos usar essas URLs dinâmicas para definir arquivos STRM.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit bcc67af191dd
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: crunchyroll, ffmpeg, flask, jellyfin, python, strm, twitch e youtube.
ytdlp2STRM executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,5 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
ytdlp2STRM 1.1.3 installs, starts, and serves the web dashboard on port 5000 returning HTTP 200 on all routes; CLI prints version; ffmpeg test generates valid MP4 video; plugin modules import cleanly
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 60 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.
- CLI `--version` argument defined without `action='store_true'`, causing argparse error 'expected one argument'1 minuto
- yt-dlp binary not on system PATH (only in venv/bin/)
- Plugins (YouTube/Twitch) find no videos in container without browser cookies
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 9 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' on 7 routes all returned 200; venv/bin/python cli.py --version printed version 1.1.3; ffmpeg -v error -i test/ffmpeg_test/output_video.mp4 -f null - exited 0; plugin imports (youtube, twitch, tv3cat, crunchyroll) all succeed
- Tokens de modelo usados
- 114.440
- Commit exato testado
- bcc67af191dd
- 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 2, 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.
10 packages === Version === 1.1.3 === yt-dlp === 2026.08.19 === ffmpeg === ffmpeg version 6.1.1-3ubuntu5 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers Now I have all the information needed. Here's the final report: tokens used 114,440 Now I have all the information needed. Here's the final report:
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.
- Instalado em 0,5 minutos.
- 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
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 0,5 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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,08 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,02 |
Tópicos (de GitHub)
crunchyrollffmpegflaskjellyfinpythonstrmtwitchyoutubeyoutube-dlyt-dlp
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/ytdlp2strm)Perguntas
- ytdlp2STRM executa?
- Sim. ytdlp2STRM executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ytdlp2STRM?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit bcc67af191dd. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ytdlp2STRM?
- 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 ytdlp2STRM?
- 0,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ytdlp2STRM 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 ytdlp2STRM?
- 3 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 ytdlp2STRM?
- 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.