Asciinema: 시간 양자화

@sickill 이에 대한 의견이 있습니까?

흥미로운 아이디어네요. 나는 이것이 매우 적은 수의 사용자에게 사용될 것이라고 생각합니다. -w 는 이미 매우 유용하지만 많은 사람들이 사용하지 않는 것으로 알고 있습니다. 사람들은 기본값을 사용합니다.

저는 여기 울타리에 있습니다... 한편으로는 이 아이디어가 정말 마음에 들고, 다른 한편으로는 상당한 양의 코드, 사용자의 1%에 대해 유지 관리해야 하는 코드가 추가된다는 것을 알고 있습니다. 여기에 견적에 관해서는 ;))

이것은 어떻습니까?

나는 ascicasts를 처리하기 위한 별도의 도구 세트를 만들려는 아이디어를 한동안 가지고 있었습니다. 속도를 2배 높이고, 이미 녹음된 ASCIIcast 파일에 -w 알고리즘을 적용하고, 임의의 텍스트(비밀번호 표시) 찾기+지우기와 같은 작업을 수행합니다.

우리는 여분 명령을 추가하기위한 메커니즘을 가질 수 asciinema 같은 방식으로 수행, git - 실행할 때 asciinema foo 이 검사를하는 경우 foo 자사의 내부 명령이 없으면 $PATH 에서 asciinema-foo 바이너리를 찾아 대신 실행합니다. 모든 언어로 추가 명령을 작성할 수 있습니다.

위와 같이 asciinema-quantize 또는 보다 일반적인 asciinema-process 를 만들 수 있습니다. 이는 다양한 스위치를 지원할 수 있습니다(예: 향상된 -w , 아마도 -s 속도 변경 전체 녹음). 입력 json을 읽고 옵션에 따라 처리하고 출력 json을 작성합니다. 인기 있는 명령인 경우 내부 명령으로 승격될 수 있습니다(또는 asciinema-* 바이너리로 asciinema 패키지로 제공됨).

나는 다른 제안에 열려 있습니다!

사실 나는 같은 생각을 하고 있었다. 외부에서 하는 것, 레코드 json 파일을 처리하는 것뿐이다. 다른 하나는 내가 지금 바둑을 배울 시간이 많지 않다는 것입니다. 하지만 이 외부 명령 통합이 규칙에 따라 명명된 실행 파일과 함께 작동하면 asciinema를 훨씬 쉽게 확장할 수 있습니다.

Btw, 나는 당신이 아주 유용하고 작동하는 asciinema2gif 에 대해 알고 있다고 생각합니다. 여기에서 gif 변환에 대한 몇 가지 토론을 보았고 계획에 포함되지 않았으며 완벽하게 이해하지만 여전히 사용자의 요구 사항이 다를 수 있으므로 이러한 확장성은 사용자가 특정 요구 사항을 스스로 충족할 수 있도록 하는 매우 좋은 방법이 될 수 있습니다.

비슷한 의견을 듣게 되어 기쁩니다. 파이썬이 더 익숙합니까? 이것을 구현할 언어는 무엇입니까?

@sickill 글쎄, 실제로 나는 지금까지 몇 가지 기본 필터와 함께 jq 를 사용하고 있었습니다. 예를 들어:

jq '.stdout |= map(.[0] *= 0.5)' record.json > record.twice-faster.json

asciinema play 두 배 더 빠르게 재생되는 json을 생성합니다. 또는

jq '.stdout |= map(.[0] |= ([., 1.234] | min))' record.json > record.cut.json

max-wait time 을 1.234 로 설정하는 것과 같습니다. 나는 jq-guru가 아니므로 더 쉽게 할 수 있지만 이것은 매우 간단하며(일반적으로 jq에 익숙하다면) 작동합니다. 제안된 시간 양자화 기능을 이런 방식으로 구현하는 것은 좀 더 복잡하지만 간단합니다.

물론 이것은 지정된 옵션이 있는 모든 종류의 셸 스크립트로 래핑될 수 있습니다. 그러나 더 많은 통합을 원하면 Python 및 Go를 비롯한 다양한 구현 이 있는 JMESPath를 사용하여

안녕하세요 @laughedelic ,

나는 당신과 거의 같은 요구 사항을 가지고 있었기 때문에 이것을 https://github.com/cirocosta/asciinema-edit 만들었습니다.

그것은 asciinema 캐스트(v2)를 취한 다음 필요한 것에 따라 이벤트 스트림을 변경합니다.

방금 설명한 방식으로 양자화 추가를 완료했습니다. btw 👍

그것이 당신에게 유용하기를 바랍니다!

고마워!

안녕하세요 @cirocosta입니다! 핑해줘서 고마워! 당신이 그것을 도구로 만들고 v2 형식과 함께 작동한다는 것이 대단합니다. 다음에 asciinema 캐스트를 녹음할 때 시도해 보겠습니다.