ზოგვარ Zeit ვიარე როგორ AI შეუძლია "აღწეროს" ვიდეო და შესთავაზოს მასში გაუმჯობესების რეკომენდაციები. ასევე მსურდა ამ ნოტების გადატანა დროული ნიშანწყალებით ტექსტში, რათა ადისტებს დაეხმაროთ შეთავაზებების განხორციელებაში. ჩემი ტესტისთვის გამოვიყენე Google Gemini და Claude Cowork 13 წუთიან ლექციაზე from კურსის. აქ იყო საწყისი მოკლე ინსტრუქცია ორივე სისტემასთვის: „ამოტვირთეთ მეშვეობით უმე ვიდეო დოკუმენტაცია და მიაწოდეთ დეტალური რედაქტირების რეკომენდაციები. იპოვეთ სუსტი სექციები, ძლიერი მომენტები, შეთავაზებული კორექციები, სიჩქარის გაუმჯობესებები და ბ-როლ, ტექსტი ან ხმის აყვავების შესაძლებლობები. მიზანია მჭიდრო, პროფესიონალური საბოლოო რედაქტირება. “ ორივე სისტემა საკმაოდ კარგად გამოდგა სარგებლობისთვის გამოსამზადებელი რეკომენდაციების მიწოდებაში. აქ არის Gemini-ის მიმოხილვა. Claude Cowork-ის ფიდბექი ძალიან დეტალური იყო. მგონი ამთრმინებს გავაუმჯობესოთ იგი მაღალი ხარისხის მიმოხილვებისთვის, რომელიც დახმარებას უწევს ინსტრუქტორებს ლექციების გასაუმჯობესებლად. გეგმის გადამუშავება ამაზე განვახორციელო როგორც დამოუკიდებელი პროექტი. ამ პროექტისთვის ჩემი მთავარი მიზანი იყო ტექნოლოგიის გამოყენება რომ გადავიტანე ეს ნოტები Adobe Premiere-ში, სადაც დავაყენე როგორც ნიშანწყალი (Marker). სამწუხაროდ, Gemini ვერ შეძლო. ახლოც იყო ფანტაზიები და შეცდომები. თავი დავაზიარე Gemini-ის საკუთარი ანალიტიკური ანგარიში, რომელიც აქ გაგიზიარეთ: **რომელ वजहებზე წარუმატებელია ეს მეთოდები** **“One-Hit Wonder” XML:** პირველი XML ნაწილი წარმატებით მუშაობდა, რადგან იყო წონასწორიანი და მოქმედი. როდესაც დავიწყე მეტი ნიშანწყალების ჩატანა, სავარაუდოდ დავარღვიე XML-ის הירარarquia ან შევიტანე კოდირების პრობლემა (მაგალითად, უგულებელყოფილი სივრცეები), რომელთანაც Adobe-ის მკაცრი პარლერი ვერ მოახერხა. ნაცვლად იმისა რომ დავუბრუნებოდი თავდაპირველ მუშაობის ვერსიას, დავამატე სხვა “ფიქსები” — გზები, პროექტის მასივები — რაც კიდევ უფრო გაურთულა ფაილის გადაუგებველობას. **CSV-ის უქმნელი ვზარი:** წინადადება მქონდა განეხორციელებინა CSV ფორმატზე, მაგრამ Premiere-ისთვის CSV ფაილები ჩვეულებრივი მონაცემთა წყაროა, რომლებიც დამოუკიდებლად აქვე ფუნქციონირებენ, არა ნიშანწყლის ჩამონათვალის სახით.

უკეთესი სულაც უნდა იყოს შესაბამისი მოდული ან ხელით მედიასიმენტის იმპორტი, თუმცა კონტექსტში, CSV-ები რჩება მხოლოდ “წაკითხული” ფაილებად, რაც აღარ იძლევა დროის დაზოგვას. **EDL-ის ფრეიმის მაჩვენებელი:** ირაციონალური იყო ჩემი ბრალი 29. 97 ფპს-ის და 30 ფპს-ის ფრემსატ რითმის გაურკვევლობის გამო. ეს შეიძლება დინამური სინდაროფთი იყოს, მაგრამ არ იყო ფაქტი, რომ ფაილების უარყოფა ამ მიზეზით მოხდა. EDL-ის მარტივი ფორმატი არ აქვს სერვისი სიღრმისეული ნიშანწყლის მონაცემებისთვის — აღწერები, ფერები — და შეუძლებელია საშულოდ გამოიყენოს ეს მეთოდი რთული რედაქტირებისთვის. **რეალური წარუმატებლობის მიზეზი: სცადება ისევ და ისევ** ყველაზე დიდი პრობლემა იყო ჩემი უნარი რომ ბრწყინვალე შედეგი განვმეორდი მუდმივად. პროფესიული მედია-საიტებზე, სადაც უნდა იყოს გამეორება, ეს ფუნქცია აუცილებელია. ჩემი გაგზავნა XML-ის სტანდარტული კოდის დამზადების მცდელობა, რეალურად ის გვაიძულებს რომ გატეხოს პროცესის დროს და გახლიჩვა მოახდინოს წარუმატებლობის გარეშე მუშაობის ნაცვლად. Claude Cowork-მა, მეორე მხრივ, იყო წარმოუდგენლად კარგი. ის მუდმივად მთხოვდა ჩემი . js ფაილის ატვირთვას Premiere-ის “Script” მენიუში, რაც მე დავეთანხმე რომ აუცილებელია. შესაძლოა ეს პროცესი შეესაბამება Windows ვერსიას, მაგრამ ჩემზე ზუსტად ასეთი ვარიანტი არ იყო. საბოლოოდ, მან შექმნა CSV ფაილი, რომელიც მარტივად ჩამოტვირთა პროექტში. დავაყენე ვიდეო ფაილი სერიის ფარგლებში და ყველაფერი იდეალურად ჩაიარა. მოვთხოვე Claude-ს რეკომენდაციების შექმნა პროექტის ანგარიშის სახით, და მან წარმოუდგენლად კარგი სამუშაო გასწია. EDL ტექნოლოგიასთან მუშაობა არც ერთ ინსტრუმენტთან ვერ zapos————!!სწორად ვერ იპრაქტიკირდა. სტანდარტული რედაქტირების რეკომენდაციები არ იყო ინოვაციური, მაგრამ მაინც, მათ მიეცათ საარსებო საწყისი წერტილი, თავიდან დაიწყოს რევიუ თავიდან, ხოლო მეტი სხვა.