Native local video ingestion
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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
- Ngôn ngữ chính
- Không có dữ liệu ngôn ngữ
- Star
- 4k
- Fork
- 350
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của CommandCodeAI/command-code
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#903 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#855 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
CommandCodeAI/command-code#841 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#655 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
CommandCodeAI/command-code#608 ·
Tất cả issue của CommandCodeAI/command-code
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
microsoft/magentic-ui#588 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
confident-ai/deepteam#289 ·
-
awaiting-response backend bug enhancement P1 platform/linux platform/macos qa safety
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
melgarafael/DeskcommCRM#1591 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100