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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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

admin/deploy.command

@@ -27,6 +27,7 @@ BRANCH="main"
 
 GRN="$(tput setaf 2 2>/dev/null)"; YLW="$(tput setaf 3 2>/dev/null)"
 RD="$(tput setaf 1 2>/dev/null)"; BLU="$(tput setaf 4 2>/dev/null)"
+BD="$(tput bold 2>/dev/null)"
 NC="$(tput sgr0 2>/dev/null)"
 say()  { echo "${BLU}== ${NC}$*"; }
 ok()   { echo "${GRN}-> OK   ${NC}$*"; }
@@ -99,7 +100,8 @@ else
   BODY="(sem nota em DEV-NOTES.md)"
 fi
 
-COMMIT_MSG="feat: $(echo "$BODY" | head -1 | cut -c1-50)
+ASSUNTO="$(echo "$BODY" | head -1 | sed 's/^[[:space:]]*[-*][[:space:]]*//' | cut -c1-60)"
+COMMIT_MSG="feat: $ASSUNTO
 
 $BODY
 
@@ -114,10 +116,12 @@ $STAT
 Arquivos:
 $FILES"
 
-say "Mensagem do commit:"
+echo
-echo "----------------------------------------------"
+echo "${BD}${YLW}============================================================${NC}"
+echo "${BD}${YLW} MENSAGEM QUE SERÁ GRAVADA NO COMMIT${NC}"
+echo "${BD}${YLW}============================================================${NC}"
 echo "$COMMIT_MSG"
-echo "----------------------------------------------"
+echo "${BD}${YLW}============================================================${NC}"
 echo
 
 if [[ "${DRY:-0}" = "1" ]]; then

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,

code/engine/integracoes/midia/__init__.py

@@ -1,4 +1,8 @@
+from .compactador_de_proxy import (CompactadorDeProxy, ExtratorDeQuadrosDoProxy,
+                                   RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY)
 from .extracao_de_audio import ExtracaoDeAudio, ParteDeAudio
 from .extracao_de_metadados import ExtracaoDeMetadados, MetadadosDoArquivo
 
-__all__ = ["ExtracaoDeAudio", "ExtracaoDeMetadados", "MetadadosDoArquivo", "ParteDeAudio"]
+__all__ = ["CompactadorDeProxy", "ExtracaoDeAudio", "ExtracaoDeMetadados",
+           "ExtratorDeQuadrosDoProxy", "MetadadosDoArquivo", "ParteDeAudio",
+           "RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY"]

code/engine/integracoes/midia/compactador_de_proxy.py

@@ -0,0 +1,170 @@
+"""Transcodifica vídeos de origem para um proxy leve usado na leitura visual e de cenas.
+
+O gargalo de ler frames direto dos arquivos de origem (ex.: MOV com vários GB)
+está em buscar com ``-ss`` em arquivos pesados e não indexados. Este módulo
+produz, uma única vez por arquivo e por resolução, uma cópia leve (proxy) em
+H.264 com keyframes frequentes e ``+faststart``, sem áudio. Toda a análise
+visual e detecção de cena passa a ler desse proxy, que é pequeno, tem seek
+rápido e leitura sequencial barata — enquanto o arquivo original fica intocado
+para áudio/transcrição.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import hashlib
+from pathlib import Path
+import subprocess
+
+from ...dominio.entidades.modelos import Clipe, IntervaloDeTempo
+from ..visual.contratos import ExtratorDeQuadros
+
+# Resolução padrão do proxy: Full HD (1080) — mantém a qualidade de leitura
+# visual (faces/OCR/pose) num arquivo bem mais leve e rápido de processar do
+# que o original em 4K. O formato H.264/MP4 +faststart com keyframes frequentes
+# é o que torna o seek barato.
+RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY = 1080
+
+# Prazo máximo para transcodificar um único arquivo (protetor contra falhas).
+LIMITE_DE_TEMPO_DA_TRANSCODIFICACAO = 1800  # 30 min
+
+
+class CompactadorDeProxy:
+    """Transcodifica arquivos de vídeo para um proxy leve e o reaproveita."""
+
+    def __init__(self, ffmpeg: str = "ffmpeg", ffprobe: str = "ffprobe",
+                 diretorio_de_cache: str | Path | None = None,
+                 largura_maxima: int = RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY) -> None:
+        self.ffmpeg = ffmpeg
+        self.ffprobe = ffprobe
+        self.largura_maxima = int(largura_maxima)
+        self.diretorio_de_cache = (
+            Path(diretorio_de_cache) if diretorio_de_cache
+            else Path.home() / ".cache" / "premiere-mcp" / "proxies"
+        )
+        self.diretorio_de_cache.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    def obter(self, arquivo: str | Path,
+              largura_maxima: int | None = None) -> Path:
+        """Devolve o caminho do proxy do arquivo, gerando-o quando necessário.
+
+        O proxy é idempotente: se ele já existir e o arquivo de origem não tiver
+        mudado desde a última geração, devolve o caminho sem re-transcodificar.
+        """
+        largura = int(largura_maxima or self.largura_maxima)
+        origem = Path(arquivo).expanduser().resolve(strict=False)
+        if not origem.is_file():
+            raise FileNotFoundError(f"Arquivo de origem não encontrado: {origem}")
+
+        proxy = self._caminho_do_proxy(origem, largura)
+        if proxy.is_file() and self._proxies_sao_validos(origem, proxy):
+            return proxy
+
+        self._transcodificar(origem, proxy, largura)
+        return proxy
+
+    def obter_por_clipe(self, clipe,
+                        largura_maxima: int | None = None) -> Path | None:
+        """Devolve o proxy do arquivo do clipe, ou None quando não houver arquivo.
+
+        Se o clipe for offline ou não tiver arquivo, devolve None (sem proxy).
+        """
+        if not getattr(clipe, "arquivo", None) or getattr(clipe, "offline", False):
+            return None
+        try:
+            return self.obter(clipe.arquivo, largura_maxima=largura_maxima)
+        except (FileNotFoundError, RuntimeError):
+            return None
+
+    # ------------------------------------------------------------------ internos
+
+    def _caminho_do_proxy(self, origem: Path, largura_maxima: int) -> Path:
+        """Monta o nome estável do proxy a partir do caminho e da largura."""
+        resumo = hashlib.sha1(str(origem).encode("utf-8")).hexdigest()[:12]
+        return self.diretorio_de_cache / f"{origem.stem}-{resumo}-{largura_maxima}p.mp4"
+
+    @staticmethod
+    def _alteracao_do_arquivo(caminho: Path) -> float:
+        """Última alteração do arquivo, útil para detectar que a origem mudou."""
+        try:
+            return caminho.stat().st_mtime_ns
+        except OSError:
+            return 0.0
+
+    def _proxies_sao_validos(self, origem: Path, proxy: Path) -> bool:
+        """O proxy é válido só se nasceu depois do arquivo de origem mudar."""
+        return proxy.stat().st_mtime_ns >= self._alteracao_do_arquivo(origem)
+
+    def _transcodificar(self, origem: Path, proxy: Path, largura_maxima: int) -> None:
+        """Transcodifica o arquivo de origem para o proxy H.264 de leitura visual."""
+        comando = [
+            self.ffmpeg, "-y", "-hide_banner", "-loglevel", "error",
+            "-i", str(origem),
+            "-map", "0:v:0",
+            "-vf", (
+                f"scale=w={largura_maxima}:h={largura_maxima}:"
+                "force_original_aspect_ratio=decrease"
+            ),
+            "-c:v", "libx264", "-preset", "veryfast", "-crf", "28",
+            "-g", "30", "-keyint_min", "30", "-sc_threshold", "0",
+            "-pix_fmt", "yuv420p",
+            "-an",
+            "-movflags", "+faststart",
+            str(proxy),
+        ]
+        try:
+            processo = subprocess.run(
+                comando, capture_output=True, text=True,
+                timeout=LIMITE_DE_TEMPO_DA_TRANSCODIFICACAO,
+            )
+        except subprocess.TimeoutExpired as exc:
+            raise RuntimeError(
+                f"Transcodificação do proxy excedeu o tempo: {origem}"
+            ) from exc
+        if processo.returncode != 0 or not proxy.is_file():
+            detalhe = (processo.stderr or processo.stdout or "").strip()
+            raise RuntimeError(
+                f"Não foi possível gerar o proxy de {origem}: {detalhe}"
+            )
+
+
+def _clipe_com_arquivo(clipe: Clipe, caminho: Path) -> Clipe:
+    """Devolve uma cópia do clipe com o ``arquivo`` substituído pelo caminho dado.
+
+    Mantém a identidade, os intervalos e os metadados; só troca o arquivo lido.
+    """
+    origem = clipe.intervalo_na_origem
+    return Clipe(
+        identificador=clipe.identificador,
+        nome=clipe.nome,
+        intervalo_na_timeline=clipe.intervalo_na_timeline,
+        intervalo_na_origem=IntervaloDeTempo(origem.inicio, origem.fim) if origem else None,
+        arquivo=str(caminho),
+        identificador_da_faixa=clipe.identificador_da_faixa,
+        offline=clipe.offline,
+        metadados=clipe.metadados,
+    )
+
+
+class ExtratorDeQuadrosDoProxy:
+    """Extrai frames de um clipe a partir do seu proxy, sem duplicar lógica.
+
+    Delega todo o trabalho ao ``ExtratorDeQuadrosFFmpeg`` informado, apontando-o
+    para o proxy. Os timestamps continuam relativos ao tempo do arquivo original,
+    pois o proxy preserva a mesma cronologia.
+    """
+
+    def __init__(self, extrator: ExtratorDeQuadros, compactador: CompactadorDeProxy,
+                 largura_maxima: int | None = None) -> None:
+        self.extrator = extrator
+        self.compactador = compactador
+        self.largura_maxima = largura_maxima
+
+    def extrair(self, clipe: Clipe) -> list:
+        """Extrai frames usando o proxy; usa o arquivo original quando não há proxy."""
+        proxy = (
+            self.compactador.obter_por_clipe(clipe)
+            if self.largura_maxima is None
+            else self.compactador.obter_por_clipe(clipe, largura_maxima=self.largura_maxima)
+        )
+        alvo = clipe if proxy is None else _clipe_com_arquivo(clipe, proxy)
+        return self.extrator.extrair(alvo)

code/engine/integracoes/visual/apple_vision.py

@@ -143,17 +143,25 @@ class AnalisadorAppleVisionNativo(AnalisadorDeFrame):
     def __init__(self, recursos: tuple[str, ...] = RECURSOS_PADRAO,
                  interpretar_com_apple_intelligence: bool = True,
                  executor: ExecutorDoRunnerApple | None = None,
-                 timeout_em_segundos: float = 90.0) -> None:
+                 timeout_em_segundos: float = 90.0,
+                 maximo_de_frames_interpretados: int | None = None) -> None:
         self.recursos = recursos
         self.interpretar_com_apple_intelligence = interpretar_com_apple_intelligence
         self.executor = executor or ExecutorDoRunnerApple()
         self.timeout_em_segundos = timeout_em_segundos
+        # Limita quantos frames por clipe fazem a interpretação editorial (Apple
+        # Intelligence / Foundation Models), que é a parte mais cara. Os demais
+        # frames continuam com a análise visual completa. None = interpreta todos.
+        self.maximo_de_frames_interpretados = maximo_de_frames_interpretados
 
-    def analisar(self, quadro: QuadroDeVideo) -> list[EvidenciaVisual]:
+    def analisar(self, quadro: QuadroDeVideo, interpretar: bool | None = None) -> list[EvidenciaVisual]:
         if quadro.caminho is None:
             raise ValueError("Apple Vision requer que o frame tenha caminho persistido em disco.")
+        if self._indices_para_interpretar and quadro.indice not in self._indices_para_interpretar:
+            interpretar = False
+        deve_interpretar = interpretar if interpretar is not None else self.interpretar_com_apple_intelligence
         dados = self.executor.executar({"frame": str(quadro.caminho), "recursos": list(self.recursos),
-                                        "resumir": self.interpretar_com_apple_intelligence},
+                                        "resumir": deve_interpretar},
                                        self.timeout_em_segundos)
         evidencias = [self._converter(item, quadro) for item in dados.get("evidencias", [])]
         avisos = dados.get("avisos", [])
@@ -162,6 +170,27 @@ class AnalisadorAppleVisionNativo(AnalisadorDeFrame):
                 {"avisos": avisos, "recursos_solicitados": list(self.recursos)}, provider=self.nome))
         return evidencias
 
+    def preparar_interpretacao_por_clipe(self, quantidade_de_frames: int) -> None:
+        """Marca os índices de frames que receberão a interpretação editorial.
+
+        Distribui a interpretação ao longo do clipe (início, pontos médios e fim)
+        em vez de aplicar a todos os frames, mantendo a cobertura de cena com
+        custo muito menor. Quando não há limite (None), interpreta todos.
+        """
+        if self.maximo_de_frames_interpretados is None or quantidade_de_frames <= 0:
+            self._indices_para_interpretar = set(range(quantidade_de_frames))
+            return
+        quantidade = min(quantidade_de_frames, max(1, self.maximo_de_frames_interpretados))
+        indices = set()
+        if quantidade_de_frames == 1:
+            indices.add(0)
+        else:
+            passo = max(1, quantidade_de_frames // quantidade)
+            indices = set(range(0, quantidade_de_frames, passo)) | {quantidade_de_frames - 1}
+        self._indices_para_interpretar = {i for i in indices if i < quantidade_de_frames}
+
+    _indices_para_interpretar: set[int] = set()
+
     def _converter(self, item: dict[str, Any], quadro: QuadroDeVideo) -> EvidenciaVisual:
         return EvidenciaVisual(item["tipo"], quadro.timestamp, quadro.timestamp, item["valor"],
                                 confianca=item.get("confianca"), provider=self.nome,

code/engine/scanner/configuracao_visual.py

@@ -3,6 +3,8 @@
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any
 
+from ..integracoes.midia import RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY
+
 
 RECURSOS_VISION = frozenset((
     "faces", "qualidade_facial", "pessoas", "pose", "maos", "ocr", "categorias",
@@ -21,6 +23,13 @@ SENSIBILIDADES_VISUAIS: dict[str, float] = {
 }
 
 
+def _inteiro_ou_nulo(valor: Any) -> int | None:
+    """Converte um valor de perfil em int, preservando None."""
+    if valor is None or valor == "":
+        return None
+    return int(valor)
+
+
 @dataclass(frozen=True)
 class ConfiguracaoVisualDoScanner:
     """Interface curta para uma execução de leitura visual da timeline."""
@@ -38,6 +47,13 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
     usar_analise_visual: bool = False
     detectar_cortes: bool = True
     sensibilidade: str = "media"
+    # Leitura via proxy compactado. Para arquivos de origem pesados (MOV de
+    # vários GB), ler os frames de uma cópia leve é muito mais rápido.
+    usar_proxy: bool = True
+    resolucao_do_proxy: int = RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY
+    # Limita quantos frames por clipe recebem a interpretação editorial da Apple
+    # Intelligence (Foundation Models) — a etapa mais cara. None interpreta todos.
+    maximo_de_frames_interpretados: int | None = None
 
     def __post_init__(self) -> None:
         if not 0.04 <= self.intervalo_em_segundos <= 60:
@@ -75,6 +91,9 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
             usar_analise_visual=bool(dados.get("usar_analise_visual", False)),
             detectar_cortes=bool(dados.get("detectar_cortes", True)),
             sensibilidade=str(dados.get("sensibilidade", "media")),
+            usar_proxy=bool(dados.get("usar_proxy", True)),
+            resolucao_do_proxy=int(dados.get("resolucao_do_proxy", RESOLUCAO_PADRAO_DO_PROXY)),
+            maximo_de_frames_interpretados=_inteiro_ou_nulo(dados.get("maximo_de_frames_interpretados", None)),
         )
 
     def para_dict(self) -> dict[str, Any]:
@@ -92,4 +111,7 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
             "usar_analise_visual": self.usar_analise_visual,
             "detectar_cortes": self.detectar_cortes,
             "sensibilidade": self.sensibilidade,
+            "usar_proxy": self.usar_proxy,
+            "resolucao_do_proxy": self.resolucao_do_proxy,
+            "maximo_de_frames_interpretados": self.maximo_de_frames_interpretados,
         }

code/engine/scanner/visual.py

@@ -40,6 +40,7 @@ class DetectorDeCenas:
 
     def detectar(self, clipe: Clipe) -> ResultadoVisualDoClipe:
         quadros = self.extrator.extrair(clipe)
+        self._preparar_analisadores(quadros)
         total = len(quadros) * len(self.analisadores_de_frame) + len(self.analisadores_de_sequencia)
         progresso = [0]
         evidencias = self._analisar_quadros(quadros, progresso, total) + self._analisar_sequencia(quadros, progresso, total)
@@ -51,6 +52,19 @@ class DetectorDeCenas:
         ) for cena in cenas]
         return ResultadoVisualDoClipe(clipe.identificador, evidencias, cenas, cenas_visuais)
 
+    def _preparar_analisadores(self, quadros: list[QuadroDeVideo]) -> None:
+        """Prepara analisadores que precisam saber a quantidade de frames do clipe.
+
+        Caso especial do `AnalisadorAppleVisionNativo`: ele distribui a
+        interpretação editorial (Apple Intelligence / Foundation Models) em um
+        subconjunto dos frames para manter a cobertura de cena com custo menor.
+        """
+        quantidade_de_quadros = len(quadros)
+        for analisador in self.analisadores_de_frame:
+            preparar = getattr(analisador, "preparar_interpretacao_por_clipe", None)
+            if callable(preparar):
+                preparar(quantidade_de_quadros)
+
     def _analisar_quadros(self, quadros: list[QuadroDeVideo], progresso: list[int] | None = None,
                           total: int = 0) -> list[EvidenciaVisual]:
         if not self.analisadores_de_frame or not quadros:
@@ -205,18 +219,35 @@ def criar_detector_apple_vision(
     from ..integracoes.visual import (AnalisadorAppleVisionNativo,
                                       AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo,
                                       ExtratorDeQuadrosFFmpeg)
+    from ..integracoes.midia import CompactadorDeProxy, ExtratorDeQuadrosDoProxy
 
     perfil = configuracao or ConfiguracaoVisualDoScanner(intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos)
 
-    return DetectorDeCenas(
+    # Quantidade fixa de trabalhadores para extração e análise de frames.
-        ExtratorDeQuadrosFFmpeg(intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
+    # Em volumes externos (ex.: /Volumes/Merongo), mais threads do que isso
+    # satura a E/S e trava os processos de mídia a ~0% de CPU.
+    QUANTIDADE_DE_TRABALHADORES = 4
+
+    extrator = ExtratorDeQuadrosFFmpeg(intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
                                        diretorio_de_cache=diretorio_de_cache or ".frames",
-                                resolucao_maxima=perfil.resolucao_maxima),
+                                       resolucao_maxima=perfil.resolucao_maxima,
+                                       trabalhadores_em_paralelo=QUANTIDADE_DE_TRABALHADORES)
+    # Leitura via proxy compactado: para arquivos pesados, evita buscar frame
+    # por frame no arquivo original (um -ss por frame num MOV de vários GB).
+    if perfil.usar_proxy:
+        extrator = ExtratorDeQuadrosDoProxy(
+            extrator, CompactadorDeProxy(), largura_maxima=perfil.resolucao_do_proxy
+        )
+
+    return DetectorDeCenas(
+        extrator,
         analisadores_de_frame=[AnalisadorAppleVisionNativo(
             recursos=tuple(sorted(perfil.recursos_vision)),
             interpretar_com_apple_intelligence=perfil.interpretar_cena,
+            maximo_de_frames_interpretados=perfil.maximo_de_frames_interpretados,
         )],
         analisadores_de_sequencia=[AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo()]
         if perfil.analisar_continuidade else [],
         detectores_de_intervalo=_detectores_de_cena_do_perfil(perfil),
+        trabalhadores_em_paralelo=QUANTIDADE_DE_TRABALHADORES,
     )