Sebuah web tool yang baru dibagikan bernama FFmpegs Pages mendapat kritik tajam dari komunitas developer setelah pengguna menemukan berbagai error teknis dalam command FFmpeg yang dihasilkan AI. Tool ini, yang menyajikan dirinya sebagai interface sederhana untuk tugas-tugas pemrosesan video umum, tampaknya dibuat sepenuhnya oleh large language model tanpa pengujian atau validasi yang tepat.
Kelemahan Teknis Kritis yang Ditemukan
Anggota komunitas dengan cepat mengidentifikasi beberapa masalah serius yang akan mencegah tool ini bekerja dengan benar. Fitur kompresi menghitung ukuran file target secara tidak benar, dengan asumsi semua video berdurasi 60 detik terlepas dari durasi sebenarnya. Ini berarti pengguna yang mencoba mengompres video 10 menit ke ukuran tertentu akan mendapat hasil yang sangat tidak akurat.
Tool ini juga mengandung error codec fundamental, termasuk referensi ke encoder yang tidak ada seperti wav di FFmpeg . Ketika pengguna mencoba menjalankan command ini, FFmpeg mengembalikan pesan error dan gagal menghasilkan file output. Selain itu, slider kualitas bekerja terbalik - menggerakkannya ke kanan menunjukkan kualitas lebih tinggi tetapi sebenarnya menurunkannya, karena nilai CRF yang lebih tinggi berarti kualitas lebih rendah di FFmpeg .
CRF (Constant Rate Factor): Pengaturan kualitas dalam encoding video di mana angka yang lebih rendah berarti kualitas lebih tinggi
Masalah Teknis Utama yang Ditemukan:
- Tool kompresi mengasumsikan durasi video 60 detik untuk semua kalkulasi
- Mereferensikan encoder "wav" yang tidak ada di FFmpeg
- Slider kualitas bekerja terbalik (angka lebih tinggi = kualitas lebih rendah)
- Tidak ada dukungan untuk mempertahankan rasio aspek saat mengubah ukuran
- Memaksa re-encoding audio alih-alih melakukan stream copying
- Mengabaikan multiple track audio/video dalam file sumber
Pendekatan yang Terlalu Disederhanakan Menyebabkan Masalah
Interface tool yang disederhanakan menciptakan masalah tambahan dengan mengabaikan skenario dunia nyata yang umum. Tool ini tidak memperhitungkan file sumber dengan multiple track audio atau video, berpotensi menyebabkan pengguna kehilangan konten penting selama konversi. Fungsi resize juga gagal mempertahankan aspect ratio, yang dapat menghasilkan output video yang stretched atau squashed.
Ini berbahaya karena terlalu disederhanakan. Tool ini tidak memperhitungkan file sumber dengan multiple track, jadi Anda mungkin akan secara tidak sengaja membuang beberapa di antaranya.
Command ekstraksi audio memaksa re-encoding bahkan ketika codec sumber bisa disalin langsung, menyebabkan kehilangan kualitas yang tidak perlu dan waktu pemrosesan yang lebih lama. Tool ini juga default ke encoder AAC bawaan FFmpeg , yang menghasilkan hasil kualitas yang jauh lebih rendah dibandingkan alternatif eksternal.
Komunitas Terbagi Soal Tool Buatan AI
Penemuan ini memicu diskusi yang lebih luas tentang proliferasi tool software buatan AI. Sementara beberapa developer mengekspresikan frustrasi dengan output LLM yang tidak diuji dibagikan secara publik, yang lain berargumen bahwa AI telah menjadi benar-benar berguna untuk menghasilkan command FFmpeg ketika digunakan dengan benar.
Banyak pengguna melaporkan kesuksesan menggunakan ChatGPT , Claude , dan AI assistant lainnya untuk tugas FFmpeg yang kompleks, termasuk script pemrosesan video otomatis yang menggabungkan multiple tool. Namun, implementasi yang sukses ini biasanya melibatkan pengguna yang memahami teknologi dengan cukup baik untuk memvalidasi dan memperbaiki command yang dihasilkan AI.
Alat Alternatif yang Disebutkan:
- HandBrake: Alat konversi video berbasis GUI
- AI-shell CLI: Asisten AI berbasis command-line untuk perintah shell
- Shell Oracle: Alat GitHub untuk menghasilkan perintah FFmpeg
- ChatGPT/Claude: Asisten AI interaktif untuk perintah FFmpeg yang disesuaikan
Masalah Ergonomis
Insiden ini menyoroti tantangan berkelanjutan dalam ekosistem FFmpeg . Meskipun tool ini sangat powerful, sintaks kompleksnya menciptakan hambatan bagi pengguna kasual. Ini telah menyebabkan upaya berulang untuk menciptakan interface yang lebih user-friendly, meskipun sebagian besar solusi yang sukses memerlukan keahlian teknis yang signifikan untuk diimplementasikan dengan benar.
Beberapa developer menyarankan bahwa FFmpeg itu sendiri bisa mendapat manfaat dari kemampuan natural language processing bawaan, mirip dengan integrasi Whisper terbaru untuk transkripsi audio. Yang lain berargumen bahwa tool GUI yang ada seperti HandBrake sudah memecahkan masalah usability untuk sebagian besar pengguna yang membutuhkan interface yang lebih sederhana.
Kontroversi ini berfungsi sebagai pengingat bahwa meskipun AI bisa berharga untuk menghasilkan command teknis, validasi dan pengujian yang tepat tetap penting sebelum membagikan tool dengan komunitas yang lebih luas. Untuk pengguna yang mencari bantuan FFmpeg , AI assistant yang sudah mapan yang digunakan secara interaktif mungkin memberikan hasil yang lebih baik daripada web tool yang sudah jadi dengan kualitas yang tidak pasti.
Referensi: FFmpegs Pages