rea-video có chạy được không?

Có. rea-video chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 22 phút, gặp 0 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.

Argusic đã test rea-video như thế nào?

Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit c6cbc9185bae. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.

Test rea-video tốn bao nhiêu?

Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,06 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 rea-video mất bao lâu?

22 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.

rea-video có cần GPU không?

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

Cài đặt rea-video thì gặp lỗi gì?

Không có lỗi nào trong lần chạy được ghi lại: không lỗi nào từ lúc clone đến lúc chạy.

Bằng chứng cho rea-video ở đâu?

Lần chạy được ghi lại 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/rea-video

rea-video

Reverse-engineer any video, shot by shot: tells whether each shot was filmed, AI-generated or coded, how the captions, cuts and audio were made, and how to remake it. 逆向一切视频，逐镜拆出制作方式并给出复刻方案。

Chạy đượcnguồn: GitHubPythonApache-2.0commit c6cbc9185bae

Python, giấy phép Apache-2.0. Dự án tự gắn nhãn: agent skills, ai video, aigc detection, claude code, codex, douyin, ffmpeg và prompt engineering.

rea-video chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 22 phút, không gặp lỗi nào, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

All 88 pytest tests pass, the rea-video CLI is fully installed in a Python venv, and all core subcommands (decompose, probe, stems, summary, review, tiles, correct, memory) work on real input video. The decompose pipeline successfully detects shots, classifies production methods, generates breakdown.json and report.html, and extracts stems via onnxruntime (UVR model auto-downloaded).
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 100 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận: Chạy được
Điểm Argusic: 100 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng: 0,06 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi: 1
test gần nhất: 2026-11-05
lượt star: 1.326
fork: 0
issue đang mở: 0
người theo dõi: 0
ngày tạo: -
push gần nhất: -

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang. 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 cài đặt: 22 phút
Từ máy sạch đến khi xong: 9 phút
Lỗi gặp và đã sửa: gặp 0, tự sửa 0 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả: rea-video --help returned usage (CLI installed); pytest -q: 88 passed in 237s; rea-video decompose on dual_role.mp4: 10 shots, report.html generated; rea-video probe returned video metadata; rea-video summary printed full verdict; rea-video stems extracted valid vocals/music WAVs; rea-video review/apply-review/correct workflows exercised; rea-video tiles generated 5 tile images
Số token model đã dùng: 58.661
Commit chính xác đã test: c6cbc9185bae
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.

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

Đoạn cuối của bản ghi

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

/bin/sh -lc 'cd /work/repo && /home/runner/venv/bin/rea-video memory 2>&1' in /work/repo
 succeeded in 98ms:
记忆目录: /home/runner/.rea-video
偏好: （未设置）
纠正: 1 条，涉及 1 条视频
  工具「代码/模板渲染」→ 用户「AI 生成视频」 1 个镜头 / 1 条视频
  备注（dual_role.mp4 shot_001）: test correction
把纠正过的视频导出为评测样本：rea-video memory --export-labels eval/user_labels.yaml
All done. Here's the full report:
tokens used
58,661
All done. Here's the full report:

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

Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
Không có gì hỏng trên đường đi: không lỗi nào từ lúc clone đến lúc chạy.
Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
Giấy phép Apache-2.0, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.

Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết

Mất 22 phút để cài đặt, chậm hơn trung vị của 108 dự án tương đương mà Argusic đã đo.
Mới đo một lần. Một lần thử cho thấy nó có thể chạy, chưa cho thấy nó chạy ổn định.

Trong 109 dự án agent-skills mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, rea-video đứng thứ 97 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 80 trên 109 dự án đạt được trạng thái đó.

Phù hợp để dùng cho

Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
Làm theo README của chính dự án: cách làm trong tài liệu chạy được mà không phải sửa gì.

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	100,00	0,06	2026-11-05 07:56 UTC

Chủ đề (từ GitHub)

agent-skills ai-video aigc-detection claude-code codex douyin ffmpeg prompt-engineering remotion reverse-engineering short-video shot-detection subtitles tiktok video-analysis video-breakdown video-editing video-generation vlm

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/rea-video.svg)](https://argusic.com/subject/rea-video)

Câu hỏi

rea-video có chạy được không?: Có. rea-video chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 22 phút, gặp 0 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test rea-video như thế nào?: Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit c6cbc9185bae. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test rea-video tốn bao nhiêu?: Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,06 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 rea-video mất bao lâu?: 22 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.
rea-video có cần GPU không?: Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt rea-video thì gặp lỗi gì?: Không có lỗi nào trong lần chạy được ghi lại: không lỗi nào từ lúc clone đến lúc chạy.
rea-video so với các lựa chọn khác thế nào?: Trong 109 dự án agent-skills mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, rea-video đứng thứ 97 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 80 trên 109 dự án đạt được trạng thái đó.
Bằng chứng cho rea-video ở đâu?: Lần chạy được ghi lại 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.