Native local video ingestion
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100
Rechercherichtung
Look for the read_file implementation in the codebase to understand how file ingestion works. Check if there are existing video processing utilities or model interfaces for video-capable models. The goal is to add a read_video path or extend read_file to handle MP4 files, including metadata extraction and frame sampling. Test with a video-capable model to ensure the fallback for unsupported models is clear.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Summary
space-bunny-alpha advertises native video understanding, but local MP4 analysis currently requires a custom AVFoundation/Swift frame extractor because read_file only reports the video as binary. Please consider adding a native read_video path for video-capable models, with metadata, bounded sampling, and a clear fallback for unsupported models.
Expected Behavior
There should be a read_video tool or read_file can be extended to natively understand video if selected model has native video undersanding
Actual Behavior
harness built a swift frame extractor
Steps to reproduce the issue
- Gave the following prompt which was derived from here. You can also extract the video from the tweet
https://x.com/yusufg/status/2061429526585106486
Load the video in kyle-geocities.mp4 and turn it into an Apple-style website from 2026. Generate a plan and write it in space-bunny-alpha.md
I thought space-bunny-alpha would natively understand the video
Command Code Version
1.65.0
Operating System
macOS
Terminal/IDE
ghostty
Shell
zsh
Session file (optional)
No response
Fix prompt (optional)
No response
Additional context
OS: macOS Tahoe 26.5.2
- Vorherrschende Sprache
- Keine Sprachdaten
- Sterne
- 4k
- Forks
- 350
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Mehr aus CommandCodeAI/command-code
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 68/100
CommandCodeAI/command-code#903 · 2 Kommentare ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 68/100
CommandCodeAI/command-code#855 ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 78/100
CommandCodeAI/command-code#841 · 1 Kommentar ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 68/100
CommandCodeAI/command-code#655 · 1 Kommentar ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 68/100
CommandCodeAI/command-code#608 ·
Alle Issues in CommandCodeAI/command-code
Ähnliche Issues
-
bug follow-up-work-in-progress from-review-extraction llm-providers python severity:should-fix
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 88/100
-
area/evaluation bug
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
-
[Bug]: OLLAMA_KEEP_ALIVE="5m" / "24h" crashes Ollama embedding and vision models with ValueError Offen
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
infiniflow/ragflow#20223 · 1 Reaktion ·
-
[Bug]: llms-anthropic 0.12.0 rejects claude-opus-5-5 during metadata lookup and agent initialization Offen
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 78/100
run-llama/llama_index#23222 ·
-
Bedrock adapter reports a context-window-truncated tool-call completion as a normal stop, not length Offen
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 88/100