feat: copiada a skill editar-por-voz e seus critérios para as skil
- copiada a skill editar-por-voz e seus critérios para as skills do projeto - adaptada a skill editar-por-voz para usar o banco SQLite como fonte oficial - corrigida a cópia do JSON do tipo de vídeo para priorizar clipboard Unicode - criado carregador único do contexto de edição por voz a partir do SQLite - criada entrada para registrar planos no SQLite e reaproveitar o mesmo plano na aplicação - habilitado carregamento do plano editorial diretamente do SQLite na interface - corrigido o bloqueio visual da etapa de carregamento do plano salvo - configurado carregamento automático do plano salvo após selecionar a sequência - documentada a sequência como raiz de retomada do fluxo de edição - criada a estrutura local para análise de músicas instrumentais com Essentia Resumo: - 22 arquivos alterados - 11 novos - 11 modificados - 0 removidos 11 files changed, 270 insertions(+), 34 deletions(-) Arquivos: - .jhonny/analises.db - CONTEXT.md - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/engine/README.md - code/engine/aplicar_plano_de_edicao.py - code/engine/integracoes/audio/__init__.py - code/engine/persistencia/consultas.py - code/engine/requirements-audio.txt - code/engine/testes/test_consultas_de_persistencia.py - code/tests/cep-tipos-video-encoding.test.ts - code/.jhonny/ - code/engine/carregar_plano_de_edicao.py - code/engine/integracoes/audio/contratos.py - code/engine/integracoes/audio/modelos_de_analise_musical.py - code/engine/integracoes/audio/provider_de_analise_musical_essentia.py - code/engine/preparar_edicao_por_voz.py - code/engine/registrar_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_analisador_de_musica_essentia.py - code/engine/testes/test_carregar_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_registrar_plano_de_edicao.py - code/plugins/premiere-pro/skills/editar-por-voz/
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# 09 — Quando a análise veio incompleta
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> **Escopo:** O que fazer quando uma camada da análise não rodou.
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> **Quando:** Fase 0 — ver a ordem de trabalho em `../SKILL.md`.
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O registro correspondente em `analises_versao` e os campos disponíveis nas
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tabelas de análise dizem **o que de fato rodou**. Leia isso antes de qualquer
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outra coisa. Se houver um JSON exportado com `layers`, use-o apenas como
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informação auxiliar e confira sua versão contra o banco.
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```json
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"layers": {"transcript": true, "acoustics": false, "speakers": false}
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```
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## Por que esse bloco existe
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Fala monótona e acústica que não carregou deixam **os mesmos zeros** nos
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dados. Sem o `layers`, é impossível distinguir "esta pessoa fala de forma
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uniforme" de "a análise acústica falhou".
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## Os casos
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### `acoustics: false`
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Todos os valores acústicos são 0. **Você não tem ênfase real.**
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- Decida só pelo texto.
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- **Avise o usuário** explicitamente.
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- Prefira `marker` a `zoom` — sinalize em vez de decidir.
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Causa comum: o componente librosa não está instalado, ou o ffmpeg não
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conseguiu extrair o áudio do container.
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### `speakers: false` num vídeo com várias pessoas
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A diarização não rodou — falta o token do HuggingFace (aba Modelos do app).
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- Avise antes de tratar tudo como uma voz só.
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- Lembre que isso **não impede** a triagem roteiro/conversa, que é feita
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pelo texto (ver `02-triagem-roteiro-vs-conversa.md`).
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### `peak_count: 0`
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Nada cruzou o piso de ênfase. Duas causas possíveis:
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1. A fala é uniforme mesmo — material sem picos.
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2. O limiar está alto para esse material.
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Sugira ajustar em **Análise de Voz** no app. **Não force destaques
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inexistentes** só para entregar alguma coisa.
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## Regra geral
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Não finja precisão que você não tem. Uma edição entregue com a ressalva
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certa é útil; uma entregue como se estivesse completa, quando metade dos
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dados faltou, custa a confiança do usuário no sistema inteiro.
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