feat: initial commit - Jhonny Editor

- Adicionado estrutura completa do projeto
- Configurado MCP server para Premiere Pro
- Adicionado documentação e skills
- Configurado Gitignore para o projeto

code/engine/integracoes/premiere/conversores/__init__.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+from .conversor_de_timeline import ConversorDeTimeline
+from .conversor_de_faixas import ConversorDeFaixas
+from .conversor_de_clipes import ConversorDeClipes
+
+__all__ = ["ConversorDeTimeline", "ConversorDeFaixas", "ConversorDeClipes"]

code/engine/integracoes/premiere/conversores/conversor_de_clipes.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+from typing import Any
+
+from ....dominio import Clipe, IntervaloDeTempo
+from ....scanner.modelos import ErroDeAnalise
+
+
+class ConversorDeClipes:
+    def converter(self, dados: dict[str, Any], identificador_da_faixa: str, indice: int = 0) -> Clipe:
+        inicio = dados.get("start", dados.get("timeline_start"))
+        fim = dados.get("end", dados.get("timeline_end"))
+        identificador = dados.get("nodeId", dados.get("id"))
+        if identificador is None or inicio is None or fim is None:
+            raise ErroDeAnalise("resposta_incompleta", "Clipe sem identificador ou intervalo obrigatório.",
+                                f"clipes[{indice}]", {"campos": list(dados)})
+        try:
+            intervalo = IntervaloDeTempo(float(inicio), float(fim))
+            origem_inicio = dados.get("inPoint", dados.get("source_start"))
+            origem_fim = dados.get("outPoint", dados.get("source_end"))
+            origem = (IntervaloDeTempo(float(origem_inicio), float(origem_fim))
+                      if origem_inicio is not None and origem_fim is not None else None)
+        except (TypeError, ValueError) as exc:
+            raise ErroDeAnalise("intervalo_invalido", str(exc), f"clipes[{indice}]") from exc
+        return Clipe(str(identificador), str(dados.get("name", "")), intervalo, origem,
+                     dados.get("sourceFile"), identificador_da_faixa,
+                     bool(dados.get("offline", False)), dict(dados.get("metadata", {})))
+

code/engine/integracoes/premiere/conversores/conversor_de_faixas.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from typing import Any
+from ....dominio import Faixa
+from .conversor_de_clipes import ConversorDeClipes
+
+
+class ConversorDeFaixas:
+    def __init__(self, conversor_de_clipes: ConversorDeClipes | None = None) -> None:
+        self.conversor_de_clipes = conversor_de_clipes or ConversorDeClipes()
+
+    def converter(self, dados: dict[str, Any], tipo: str, indice: int) -> Faixa:
+        identificador = str(dados.get("id", f"{tipo}_{indice}"))
+        faixa = Faixa(identificador, str(dados.get("name", "")), tipo,
+                      int(dados.get("index", indice)))
+        faixa.clipes = [self.conversor_de_clipes.converter(clipe, identificador, i)
+                        for i, clipe in enumerate(dados.get("clips", []))]
+        return faixa
+

code/engine/integracoes/premiere/conversores/conversor_de_timeline.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+from typing import Any
+
+from ....dominio import Timeline
+from .conversor_de_faixas import ConversorDeFaixas
+
+
+class ConversorDeTimeline:
+    """Converte a resposta externa do MCP em objetos do domínio."""
+
+    def __init__(self, conversor_de_faixas: ConversorDeFaixas | None = None) -> None:
+        self.conversor_de_faixas = conversor_de_faixas or ConversorDeFaixas()
+
+    def converter(self, dados_brutos: dict[str, Any]) -> Timeline:
+        if not isinstance(dados_brutos, dict) or dados_brutos.get("id") is None:
+            from ....scanner.modelos import ErroDeAnalise
+            raise ErroDeAnalise("timeline_invalida", "A timeline precisa de um identificador.", "timeline.id")
+        timeline = Timeline(
+            identificador=str(dados_brutos["id"]),
+            nome=str(dados_brutos.get("name", "")),
+            duracao=dados_brutos.get("duration"),
+            taxa_de_quadros=dados_brutos.get("frameRate"),
+            largura=dados_brutos.get("frameSizeHorizontal"),
+            altura=dados_brutos.get("frameSizeVertical"),
+        )
+        faixas_de_video = dados_brutos.get("videoTracks", dados_brutos.get("video_tracks", []))
+        faixas_de_audio = dados_brutos.get("audioTracks", dados_brutos.get("audio_tracks", []))
+        for tipo, faixas in (("video", faixas_de_video), ("audio", faixas_de_audio)):
+            timeline.faixas.extend(self.conversor_de_faixas.converter(f, tipo, i)
+                                   for i, f in enumerate(faixas))
+        return timeline