All Articles
2 min read
GeneralOctober 22, 2026

Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult. The video sequence can be customized using code, and...

Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult. The video sequence can be customized using code, but with the sound it all depends on luck, since the agent is not able to hear what it created. earshot solves this problem by essentially giving AI agents hearing...

GitHub Разработчика·GitHub Разработчика
Original Source
Key Takeaways
  • 01.Nowadays, creating a commercial using Claude Code is no longer so difficult
  • 02.The video sequence can be customized using code, but with the sound it all depends on luck, since the agent is not able to hear what it created
  • 03.earshot solves this problem by essentially giving AI agents hearing...

Сейчас создать рекламный ролик с помощью Claude Code уже не так сложно. Видеоряд можно настроить с помощью кода, а вот со звуком всё зависит от удачи, поскольку агент не способен услышать то, что создал. earshot решает эту проблему, фактически наделяя ИИ-агентов слухом. Инструмент преобразует звуки в текст и данные, которые ИИ может анализировать. Достаточно передать ему аудиофайл, и он сможет описать, что на нём слышно, например звук нажатия клавиши механической клавиатуры. Кроме того, инструмент определяет, является ли звук реальной записью или был синтезирован программно. https://github.com/Leonxlnx/earshot earshot также способен посекундно проанализировать весь ролик, выявить звуковые эффекты, которые не совпадают с переходами между кадрами, а затем оценить результат, сравнив его с семью профессиональными рекламными роликами. На основе анализа он предлагает рекомендации по исправлению недостатков с указанием конкретных временных отметок. Получив возможность «слышать», ИИ может самостоятельно создавать звуковые эффекты с помощью кода, прослушивать результат и вносить изменения. В репозитории уже содержится 201 звуковой эффект, созданный программным способом. Каждый из них можно сгенерировать по номеру за несколько секунд. Автор также провёл слепой тест, смешав программно синтезированные звуки нажатий клавиш и щелчков с реальными записями. Из 15 попыток участники правильно определили происхождение звука только в 8 случаях. Этот результат меня немало удивил. Всё работает локально на CPU и может напрямую интегрироваться с агентными инструментами, такими как Claude Code. 📱 @git_developer

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
General1 мин

At New York Climate Week 2026, MIT connects with a global network

Each year, Climate Week NYC brings together more than 100,000 people in more than 1,000 events across the city to discuss climate challenges, explore solutions, and spur action. Participants come from industry, academia, philanthropy, nonprofits, government, and finance and…

MIT News — AI
General1 мин

Researchers find six patterns that make AI text so exhausting to read

A study from New York University and the University of Texas at Austin shows that frontier language models systematically overuse linguistic patterns that are hard for humans to parse. The researchers trace the problem to training on code and math, where correctness gets…

The Decoder