El editor de vídeo de código abierto Wunjo Make ya permite escribir plugins con Claude Code, Codex y Cursor
El autor de Wunjo Make, un editor de vídeo de código abierto, ha publicado en Habr una guía para crear plugins. Se pueden escribir a mano o con tres herramientas de IA para programar: Claude Code, Codex y Cursor. Para ello, el repositorio incluye ahora el código de un compilador y un conjunto de skills para modelos de lenguaje en la nube. Los plugins funcionan con redes neuronales locales o a través de una API, y se pueden controlar mediante el protocolo MCP. • Los tres agentes de código son compatibles de serie. • Un plugin puede usar un modelo local o una API externa. • MCP permite controlar las funciones del editor desde el agente.
Procesado por IA desde Хабр: Машинное обучение; editado por Hamidun News
El autor de Wunjo Make, un editor de vídeo de código abierto, ha publicado en Habr una guía para crear plugins. Pueden escribirse a mano o encargarse a uno de los tres agentes de IA para programar: Claude Code, Codex o Cursor. Para que los agentes no improvisen la estructura del proyecto sobre la marcha, el repositorio incluye ahora el código de un compilador y un conjunto de skills para modelos de lenguaje en la nube. Un plugin terminado puede recurrir a una red neuronal local o a una API externa, y el editor se puede controlar a través de MCP.
Qué se ha añadido al repositorio
El anuncio menciona dos artefactos: un compilador y las skills (habilidades). Según la descripción, el compilador se encarga de empaquetar el plugin, de modo que el desarrollador no tenga que entender los entresijos del editor. Las skills son instrucciones escritas de antemano para el modelo. El agente las carga en su contexto y así sabe de qué se compone un plugin, cómo se compila y qué convenciones ha adoptado el proyecto.
En el vibe coding suele fallar precisamente esta fase. El modelo escribe bien funciones, pero desconoce una arquitectura ajena. Si se le da la descripción del formato del plugin y un compilador que funcione, el resultado se verifica compilando, y no solo leyendo el código.
Modelos locales, API y MCP
La principal particularidad del esquema es que el backend del plugin no está atado a una única forma de ejecución. Un plugin con red neuronal local es adecuado cuando el vídeo no puede salir del equipo o cuando no se quiere pagar por cada solicitud. Un plugin basado en API es más sencillo: no necesita tarjeta gráfica, pero sí una clave y conexión a internet.
Un apartado aparte del anuncio es el control mediante MCP. Anthropic presentó el Model Context Protocol en noviembre de 2024, y hoy es una forma habitual de conectar herramientas externas a los modelos. En un editor de vídeo, esto significa que el agente puede no solo escribir el plugin, sino también invocar funciones del propio editor. El anuncio no deja claro qué operaciones concretas están disponibles a través de MCP; hay que consultarlo en el artículo y en el repositorio.
Parámetros clave
- Editor: Wunjo Make, código abierto.
- Formas de crear plugins: a mano o con Claude Code, Codex y Cursor.
- Qué se ha añadido al repositorio: código del compilador y skills para LLM en la nube.
- Backend de los plugins: redes neuronales locales o API.
- Control: mediante MCP.
Por dónde empezar
Lo primero es clonar el repositorio y conectar las skills al agente que ya utilices. Para probar el esquema conviene elegir un plugin pequeño con una sola función, por ejemplo, un envoltorio para un modelo de procesamiento de audio o de fotogramas. Así se ve enseguida con qué precisión sigue el agente las reglas del proyecto y si la compilación se completa sin retoques manuales.
Al elegir entre un modelo local y una API conviene evaluar de antemano tres factores: la cantidad de memoria de vídeo, la sensibilidad del material y el coste de las solicitudes en vídeos largos. El código generado por el agente debe leerse antes de instalarlo. El plugin se ejecuta en tu máquina y puede acceder a los archivos del proyecto.
Por último, se trata de una guía del autor del proyecto, no de una prueba independiente. Qué tan madura es la API de plugins y cómo se desenvuelven los agentes con plugins complejos solo se sabrá cuando desarrolladores externos empiecen a publicar los suyos.
Delegate Deep Research, Coding & Workflows to an AI Agent
Deploy autonomous multi-step execution with NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) — automated web research, data synthesis, code generation, and complex task orchestration.
Lo esencial de la IA — una vez por semana
Siete historias que de verdad importaron, elegidas a mano. Sin ruido ni notas de prensa.
¡Listo! Revisa tu correo para la confirmación.