Native local video ingestion
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 4k
- Fork
- 350
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di CommandCodeAI/command-code
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
CommandCodeAI/command-code#903 · 2 commenti ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
CommandCodeAI/command-code#855 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
CommandCodeAI/command-code#841 · 1 commento ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
CommandCodeAI/command-code#655 · 1 commento ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
CommandCodeAI/command-code#608 ·
Tutte le issue di CommandCodeAI/command-code
Issue simili
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 80/100
microsoft/magentic-ui#588 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
confident-ai/deepteam#289 ·
-
awaiting-response backend bug enhancement P1 platform/linux platform/macos qa safety
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
melgarafael/DeskcommCRM#1591 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100