feat: destacado no deploy o resumo que será gravado na mensagem do

- destacado no deploy o resumo que será gravado na mensagem do commit

Resumo:
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- 0 removidos

 7 files changed, 143 insertions(+), 11 deletions(-)

Arquivos:
  - .jhonny/analises.db
  - admin/deploy.command
  - code/engine/executar_scanner.py
  - code/engine/integracoes/midia/__init__.py
  - code/engine/integracoes/visual/apple_vision.py
  - code/engine/scanner/configuracao_visual.py
  - code/engine/scanner/visual.py
  - code/engine/integracoes/midia/compactador_de_proxy.py

code/engine/executar_scanner.py

@@ -15,13 +15,41 @@ CAMINHO_DO_CODIGO = Path(__file__).resolve().parent.parent
 if str(CAMINHO_DO_CODIGO) not in sys.path:
     sys.path.insert(0, str(CAMINHO_DO_CODIGO))
 
+
+def _encontrar_caminho_da_midia() -> str:
+    """Localiza a pasta com ``ffmpeg``/``ffprobe`` para o PATH dos subprocessos.
+
+    O Premiere é aberto pelo Finder/LaunchServices (sem shell de login), então o
+    PATH herdado pelo painel não costuma trazer ``/opt/homebrew/bin``. Essa
+    função devolve o primeiro caminho conhecido onde essas ferramentas existem,
+    ou string vazia quando nenhum é encontrado.
+    """
+    for candidato in ("/opt/homebrew/bin", "/usr/local/bin"):
+        if Path(candidato, "ffprobe").is_file() or Path(candidato, "ffmpeg").is_file():
+            return candidato
+    return ""
+
+
+# O mesmo ajuste de PATH já usado em ``admin/deploy.command`` e
+# ``admin/install.command``: sem ele, a extração de frames e a transcrição
+# falham com ``No such file or directory: 'ffprobe'``.
+CAMINHO_DA_MIDIA = _encontrar_caminho_da_midia()
+if CAMINHO_DA_MIDIA:
+    os.environ["PATH"] = CAMINHO_DA_MIDIA + os.pathsep + os.environ.get("PATH", "")
+
 from engine.integracoes.premiere.conversores import ConversorDeTimeline
 from engine.scanner import ConfiguracaoVisualDoScanner, criar_detector_apple_vision, gerar_relatorio_visual
 from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDaTimeline
+from engine.persistencia import RepositorioDeAnalisesSQLite, RepositorioDeTimelineSQLite
 
 
 MODELO_DIARIZACAO_PADRAO = "pyannote/speaker-diarization-community-1"
 
+# O padrão do banco de análises é ``.jhonny/analises.db`` relativo ao cwd, mas o
+# painel roda o scanner com cwd ``code``. Fixamos o caminho absoluto na raiz do
+# projeto para garantir que a gravação sempre caia no mesmo banco.
+CAMINHO_DO_BANCO = CAMINHO_DO_CODIGO.parent / ".jhonny" / "analises.db"
+
 
 def nome_seguro(nome: str) -> str:
     return re.sub(r"[^A-Za-z0-9._-]+", "-", nome.strip()).strip(".-") or "timeline"
@@ -41,6 +69,13 @@ def executar(entrada: Path, saida: Path) -> Path:
         print(json.dumps({"evento": "progresso", "etapa": etapa, "percentual": round(percentual, 1),
                           "clipe": clipe}, ensure_ascii=False), flush=True)
 
+    # Persistência: timeline/estrutura + análise visual + transcrição vão para o
+    # banco SQLite do projeto (mesmo dos relatórios gerados).
+    repositorio_de_timeline = RepositorioDeTimelineSQLite(CAMINHO_DO_BANCO)
+    repositorio_de_analises = RepositorioDeAnalisesSQLite(CAMINHO_DO_BANCO)
+    emitir("Persistindo timeline", 0)
+    repositorio_de_timeline.registrar_timeline(timeline)
+
     resultados = []
     for clipe in clipes:
         peso = max(1, math.ceil((clipe.intervalo_na_origem or clipe.intervalo_na_timeline).duracao /
@@ -60,6 +95,11 @@ def executar(entrada: Path, saida: Path) -> Path:
             arquivo = Path(tempfile.gettempdir()) / f"scanner-{clipe.identificador}.json"
             gerar_relatorio_visual(clipe, resultado, arquivo, configuracao.intervalo_em_segundos)
             resultados.append(json.loads(arquivo.read_text(encoding="utf-8")))
+            # Grava no banco os fatos visuais e as cenas detectadas deste clipe.
+            repositorio_de_analises.registrar_evidencias_visuais(
+                timeline.identificador, clipe.identificador, resultado.evidencias)
+            repositorio_de_analises.registrar_cenas(
+                timeline.identificador, resultado.cenas, clipe.identificador)
         except Exception as erro:
             resultados.append({"clipe": {"identificador": clipe.identificador, "nome": clipe.nome,
                                            "arquivo_original": clipe.arquivo}, "erro": str(erro)})
@@ -111,6 +151,8 @@ def executar(entrada: Path, saida: Path) -> Path:
             transcricoes = TranscricaoDaTimeline(provider, diretoria_de_trabalho=pasta / ".cache-audio",
                                                   diarizador=diarizador).executar(
                 Timeline(timeline.identificador, timeline.nome, faixas=faixas_de_audio))
+            # Persiste a transcrição (segmentos + falas) no banco de análises.
+            repositorio_de_analises.registrar_transcricoes(timeline.identificador, transcricoes)
             for transcricao in transcricoes:
                 transcricoes_por_clipe[transcricao.identificador_do_clipe] = [
                     {"inicio": item.inicio, "fim": item.fim, "texto": item.texto,