feat: criada a aba Análises no painel CEP para ler do banco (anali
- criada a aba Análises no painel CEP para ler do banco (analises.db) e copiar/abrir o J-SOM de som (transcrição por cena) e o de imagem (evidências visuais), com novo módulo engine/gerar_relatorio_de_analises.py e testes - criado o módulo engine/editor (leitura do plano de edição em JSON, tradução de tempos de origem para a timeline ativa e aplicação de cortes/zooms/marcadores no Premiere via MCP) e o ponto de entrada engine/aplicar_plano_de_edicao.py, com testes; corrigido engine/integracoes/premiere/cliente_mcp.py para levantar os erros específicos já declarados em erros_mcp.py em vez de RuntimeError genérico Resumo: - 15 arquivos alterados - 8 novos - 5 modificados - 2 removidos 7 files changed, 172 insertions(+), 8 deletions(-) Arquivos: - .jhonny/analises.db - .jhonny/analises.db-shm - .jhonny/analises.db-wal - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/cep-plugin/styles.css - code/engine/integracoes/premiere/cliente_mcp.py - code/engine/aplicar_plano_de_edicao.py - code/engine/editor/ - code/engine/gerar_relatorio_de_analises.py - code/engine/testes/duplos_de_premiere.py - code/engine/testes/test_aplicador_de_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_gerar_relatorio_de_analises.py - code/engine/testes/test_leitor_de_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_mapeador_de_tempo.py
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João Henrique
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"""Relatório dos J-SOM de análise (imagem e som) lidos do banco de análises.
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Este módulo lê o banco ``analises.db`` e monta um único documento JSON com as
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duas análises já persistidas pelo Scanner:
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- **Som**: transcrição por clipe/cena, com falante, emoção e confiança.
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- **Imagem**: evidências visuais por clipe (Apple Vision), com resumo por tipo.
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É a base da aba **Análises** do painel CEP, que permite abrir e copiar esses
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resultados sem precisar de SQL nem de reprocessar o vídeo.
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import json
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import sys
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from pathlib import Path
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# O painel chama este arquivo com cwd ``code/engine``; injetar ``code`` (pai do
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# pacote ``engine``) para que os importes funcionem, como em ``executar_retakes.py``.
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CAMINHO_DO_CODIGO = Path(__file__).resolve().parent.parent
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if str(CAMINHO_DO_CODIGO) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(CAMINHO_DO_CODIGO))
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from engine.persistencia.consultas import ConsultasDeAnalises # noqa: E402
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class ErroDeBancoSemVideos(RuntimeError):
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"""Representa um banco de análises que ainda não tem nenhum vídeo."""
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class MontadorDeRelatorioDeAnalises:
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"""
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Monta o relatório JSON dos J-SOM de análise a partir do banco de análises.
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Reaproveita ``ConsultasDeAnalises`` (somente leitura) e organiza os dados
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por clipe/cena, unindo a transcrição (som) e as evidências visuais (imagem)
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de cada trecho da timeline.
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Atributos:
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consultas: Consultas de leitura sobre o banco de análises.
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"""
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def __init__(self, banco: str | Path) -> None:
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"""
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Inicializa o montador sobre um banco de análises existente.
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Parâmetros:
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banco: Caminho do arquivo ``analises.db``.
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"""
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self.consultas = ConsultasDeAnalises(banco)
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def montar(self, video_id: str | None = None) -> dict:
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"""
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Monta o relatório completo de um vídeo (ou do primeiro vídeo do banco).
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Parâmetros:
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video_id: Identificador do vídeo. Quando None, usa o primeiro
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vídeo encontrado no banco.
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Retorna:
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Dicionário com o resumo do vídeo e a lista de cenas, cada uma com
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as falas (som) e as evidências visuais (imagem) daquele clipe.
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Pode gerar:
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ErroDeBancoSemVideos: quando o banco não tem nenhum vídeo.
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"""
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video_id = video_id or self._primeiro_video()
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resumo = self.consultas.consultar_resumo_do_video(video_id)
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if resumo is None:
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raise ErroDeBancoSemVideos(f"Vídeo '{video_id}' não existe no banco de análises.")
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falas = self.consultas.listar_falas_no_intervalo(video_id, 0.0, None)
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return {
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"video": resumo,
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"cenas": self._cenas_do_relatorio(video_id, falas),
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}
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def _primeiro_video(self) -> str:
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"""Devolve o identificador do primeiro vídeo do banco."""
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linha = self.consultas.conexao.execute(
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"SELECT id FROM videos ORDER BY criado_em LIMIT 1").fetchone()
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if linha is None:
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raise ErroDeBancoSemVideos(
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"O banco de análises não tem nenhum vídeo. Execute o Scanner primeiro.")
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return linha["id"]
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def _cenas_do_relatorio(self, video_id: str, falas: list[dict]) -> list[dict]:
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"""
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Reúne, por clipe, as falas e as evidências visuais do vídeo.
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A base é a tabela ``clipes`` (timeline completa), porque a tabela
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``cenas`` pode cobrir só parte dos clipes; o campo
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``cena_registrada`` indica se aquele clipe tem corte de cena gravado.
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Parâmetros:
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video_id: Identificador do vídeo.
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falas: Falas já consultadas (saída de ``listar_falas_no_intervalo``).
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Retorna:
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Lista de entradas por clipe, ordenadas pela posição na timeline.
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"""
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falas_por_clipe: dict[str, list[dict]] = {}
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||||
for fala in falas:
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falas_por_clipe.setdefault(fala["clipe_id"], []).append(fala)
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||||
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||||
clipes_com_cena = {
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||||
linha["clipe_id"] for linha in self.consultas.conexao.execute(
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||||
"SELECT DISTINCT clipe_id FROM cenas WHERE video_id = ? AND clipe_id IS NOT NULL",
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||||
(video_id,),
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||||
).fetchall()
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}
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||||
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||||
cenas: list[dict] = []
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||||
for clipe in self.consultas.conexao.execute(
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||||
"""SELECT id AS clipe_id, nome, inicio_na_timeline AS inicio,
|
||||
fim_na_timeline AS fim FROM clipes
|
||||
WHERE video_id = ? ORDER BY inicio_na_timeline""",
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||||
(video_id,),
|
||||
).fetchall():
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||||
clipe_id = clipe["clipe_id"]
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||||
evidencias = self.consultas.listar_evidencias_visuais_do_clipe(video_id, clipe_id)
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||||
cenas.append({
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||||
"clipe_id": clipe_id,
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||||
"nome": clipe["nome"],
|
||||
"inicio": clipe["inicio"],
|
||||
"fim": clipe["fim"],
|
||||
"cena_registrada": clipe_id in clipes_com_cena,
|
||||
"falas": falas_por_clipe.get(clipe_id, []),
|
||||
"resumo_de_evidencias": self._resumo_de_evidencias(evidencias),
|
||||
"evidencias_visuais": evidencias,
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||||
})
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||||
return cenas
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@staticmethod
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def _resumo_de_evidencias(evidencias: list[dict]) -> dict:
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||||
"""Conta as evidências visuais por tipo (ex.: ``rosto: 2``)."""
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||||
resumo: dict[str, int] = {}
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for evidencia in evidencias:
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resumo[evidencia["tipo"]] = resumo.get(evidencia["tipo"], 0) + 1
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||||
return resumo
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||||
def executar(banco: Path, saida: Path, video_id: str | None = None) -> dict:
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"""
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Gera o arquivo JSON do relatório e devolve o documento montado.
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Parâmetros:
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banco: Caminho do arquivo ``analises.db``.
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saida: Caminho do arquivo JSON a gravar.
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video_id: Vídeo desejado; quando None, usa o primeiro do banco.
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Retorna:
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O dicionário do relatório (mesmo conteúdo gravado em ``saida``).
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"""
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relatorio = MontadorDeRelatorioDeAnalises(banco).montar(video_id)
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saida.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||
saida.write_text(json.dumps(relatorio, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
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return relatorio
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def main() -> None:
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"""Ponto de entrada da linha de comando usada pelo painel."""
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description="Gera o relatório JSON dos J-SOM de análise (som e imagem) do banco.")
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parser.add_argument("banco", type=Path, help="Caminho do analises.db.")
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parser.add_argument("saida", type=Path, help="Arquivo JSON de saída.")
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parser.add_argument("--video-id", default=None, help="Vídeo desejado (opcional).")
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args = parser.parse_args()
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try:
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relatorio = executar(args.banco, args.saida, args.video_id)
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except Exception as erro: # repassa a causa para a tela decidir como exibir
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print(json.dumps({"evento": "erro", "mensagem": str(erro)}, ensure_ascii=False), flush=True)
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sys.exit(1)
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print(json.dumps({"evento": "concluido", "arquivo": str(args.saida),
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"video": relatorio["video"]["nome"]}, ensure_ascii=False), flush=True)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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