FireRed-OpenStoryline có chạy được không?

FireRed-OpenStoryline chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 45 phút, gặp 4 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.

Argusic đã test FireRed-OpenStoryline như thế nào?

Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit c9e945215586. Có 3 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.

Test FireRed-OpenStoryline tốn bao nhiêu?

Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,20 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.

Cài đặt FireRed-OpenStoryline mất bao lâu?

45 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.

FireRed-OpenStoryline có cần GPU không?

Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.

Cài đặt FireRed-OpenStoryline thì gặp lỗi gì?

4 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 4 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.

Bằng chứng cho FireRed-OpenStoryline ở đâu?

Cả 3 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/firered-openstoryline

FireRed-OpenStoryline

FireRed-OpenStoryline là một AI video editing agent biến việc chỉnh sửa thủ công thành đạo diễn theo ý định thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên, lập kế hoạch bằng LLM, và điều phối công cụ chính xác. Nó tạo điều kiện cho quá trình sáng tạo minh bạch, human-in-the-loop với Style Skills tái sử dụng để kể chuyện nhất quán và chuyên nghiệp.

Chạy được với mocknguồn: GitHubPythonApache-2.0commit c9e945215586

Python, giấy phép Apache-2.0. Dự án tự gắn nhãn: agent, chatbot, langchain, mcp, skills, video, video cut và video editing.

FireRed-OpenStoryline chạy được, với dịch vụ giả lập thay cho các dịch vụ nó phụ thuộc. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 45 phút, gặp 4 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

MCP server starts on port 8001, web UI on port 8005, and the full agent pipeline builds successfully with a mock API endpoint; missing model weights and resource files were stubbed.
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 92 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận: Chạy được với mock
Điểm Argusic: 92 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng: 0,20 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi: 3
test gần nhất: 2026-09-05
lượt star: 3.631
fork: 424
issue đang mở: 33
người theo dõi: 17
dung lượng: 0 MB
ngày tạo: 2026-02-07
push gần nhất: 2026-07-31

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật 2026-11-04. Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Thời gian mất cho từng lỗi khi test FireRed-OpenStoryline, vẽ từ lần chạy được ghi lại — Mỗi cột là một lỗi agent đã ghi lại, kèm thời gian nó tốn. Vẽ từ lần chạy này, không lấy từ nguồn nào khác.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

langgraph 1.0.10 removed ExecutionInfo from langgraph.runtime, but langgraph-prebuilt 1.0.13 still imports it, breaking langchain.agents import10 phút
No real LLM/VLM API keys configured in config.toml; validation checks require an OpenAI-compatible endpoint5 phút
Missing transnetv2-pytorch-weights.pth model weight file2 phút
Missing resource files (bgms/meta.json, script_templates/meta.json, tts/tts_providers.json, fonts/font_info.json)1 phút

Thời gian cài đặt: 45 phút
Từ máy sạch đến khi xong: 31 phút
Lỗi gặp và đã sửa: gặp 4, tự sửa 4 mà không cần người giúp
Số token model đã dùng: 328.855
Commit chính xác đã test: c9e945215586
Container image: sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Cách chứng minh kết quả: các lần chạy trước 2026-09-07 không ghi lại lệnh dùng để kiểm tra kết quả
Bộ nhớ GPU cao nhất: lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu: mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Hoạt động với dịch vụ thật: lần chạy này chỉ được kiểm chứng với dịch vụ giả lập

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

  from langgraph.checkpoint.serde.jsonplus import JsonPlusSerializer
OK
The patch works (I applied it earlier using python to edit the file). Let me verify it's actually
exec
/bin/sh -lc 'grep "ExecutionInfo" /work/repo/venv/lib/python3.12/site-packages/langgraph/prebuilt/t…
 succeeded in 0ms:
ExecutionInfo = _Any
    execution_info: ExecutionInfo | None = None
Good, the patch is still there. Now let me compile the final result.
tokens used
328,855
Good, the patch is still there. Now let me compile the final result.

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

Tự khắc phục cả 4 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
Giấy phép Apache-2.0, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
Đã đo 3 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.

Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết

Chỉ đạt trạng thái chạy được với dịch vụ giả lập, nên ở đây không có gì chứng minh nó chạy với dịch vụ thật.
Mất 45 phút để cài đặt, chậm hơn trung vị của 134 dự án tương đương mà Argusic đã đo.

Trong 135 dự án agent mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, FireRed-OpenStoryline đứng thứ 130 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 87 trên 135 dự án đạt được trạng thái đó.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

Lịch sử chạy

test bởi	lần thử	kết quả	điểm	chi phí USD	thời điểm
Argusic Runner	1/3	Chạy được với mock	92,00	0,20	2026-09-05 19:21 UTC
Argusic Runner	2/3	Hết thời gian	0,00	0,11	2026-09-05 07:06 UTC
Argusic Runner	1/3	Hết thời gian	0,00	0,10	2026-09-05 04:46 UTC

Chủ đề (từ GitHub)

agent chatbot langchain mcp skills video video-cut video-editing video-editing-tools

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/FireRed-OpenStoryline.svg)](https://argusic.com/subject/firered-openstoryline)

Câu hỏi

FireRed-OpenStoryline có chạy được không?: FireRed-OpenStoryline chạy được, với mock thay cho các dịch vụ bên ngoài. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 45 phút, gặp 4 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test FireRed-OpenStoryline như thế nào?: Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit c9e945215586. Có 3 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test FireRed-OpenStoryline tốn bao nhiêu?: Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,20 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt FireRed-OpenStoryline mất bao lâu?: 45 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
FireRed-OpenStoryline có cần GPU không?: Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt FireRed-OpenStoryline thì gặp lỗi gì?: 4 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 4 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
FireRed-OpenStoryline so với các lựa chọn khác thế nào?: Trong 135 dự án agent mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, FireRed-OpenStoryline đứng thứ 130 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 87 trên 135 dự án đạt được trạng thái đó.
Bằng chứng cho FireRed-OpenStoryline ở đâu?: Cả 3 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.