feat: criado repositório jhonny-editor no Gitea

criado repositório jhonny-editor no Gitea
adicionado script admin/deploy.command com commit automático
atualizado admin/DEV-NOTES.md com template limpo

Resumo:
- 48 arquivos alterados
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  - code/engine/integracoes/apple_speech/provider_de_transcricao_apple.py
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  - code/engine/scanner/__init__.py
  - code/engine/scanner/coordenacao/__init__.py
  - code/engine/scanner/descoberta/__init__.py
  - code/engine/scanner/modelos.py
  - code/engine/scanner/transcricao_da_timeline.py
  - code/src/tools/discovery.ts
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  - code/engine/integracoes/midia/extracao_de_metadados.py
  - code/engine/integracoes/visual/
  - code/engine/requirements-visual.txt
  - code/engine/scanner/configuracao_visual.py
  - code/engine/scanner/descoberta/descoberta_de_arquivos.py
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  - code/engine/scanner/relatorio_visual.py
  - code/engine/scanner/retakes/
  - code/engine/scanner/visual.py
  - code/engine/testes/test_analise_visual_local.py
  - code/engine/testes/test_arquivos_e_metadados.py
  - code/engine/testes/test_provider_de_transcricao_apple.py
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  - code/relatorios/analise-visual/
  - code/relatorios/audio/arquivos/
  - code/relatorios/transcricao-timeline.md

code/engine/gerar_relatorio_timeline.py

@@ -1,7 +1,9 @@
 import json
 from pathlib import Path
 from engine.integracoes.midia import ExtracaoDeAudio
-from engine.integracoes.groq import ProviderDeTranscricaoGroq
+from engine.integracoes.whisper import ProviderDeTranscricaoLocal
+from engine.integracoes.huggingface import (ProviderDeDiarizacaoHuggingFace,
+                                             ProviderDeEmocaoHuggingFace)
 from engine.integracoes.premiere.cliente_mcp import ClienteMCPPorStdio
 from engine.integracoes.premiere.conversores import ConversorDeTimeline
 from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDaTimeline
@@ -10,7 +12,7 @@ ARQUIVO = Path('/Volumes/Merongo/PROJETOS/03 - Mastopexia/0E6A8290.MP4')
 CHAVE = json.loads((Path.home()/'.premiere-mcp/config.json').read_text()).get('groqApiKey','')
 SAIDA = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/relatorios')
 
-cliente = ClienteMCPPorStdio(['node', 'dist/index.js'])
+cliente = ClienteMCPPorStdio(['node', str(Path(__file__).resolve().parents[1] / 'dist/index.js')])
 cliente.conectar()
 bruta = cliente.chamar('get_active_sequence', {})['structuredContent']['data']
 timeline = ConversorDeTimeline().converter(bruta)
@@ -18,8 +20,13 @@ for faixa in timeline.faixas:
     for clipe in faixa.clipes:
         if clipe.nome == '0E6A8290.MP4': clipe.arquivo = str(ARQUIVO)
 
-provider = ProviderDeTranscricaoGroq(CHAVE)
-transcricoes = TranscricaoDaTimeline(provider, ExtracaoDeAudio(duracao_da_parte=600), SAIDA/'audio').executar(timeline)
+MODELO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/hf-cache/hub/models--mobiuslabsgmbh--faster-whisper-large-v3-turbo/snapshots/0a363e9161cbc7ed1431c9597a8ceaf0c4f78fcf')
+provider = ProviderDeTranscricaoLocal(str(MODELO), idioma='pt')
+MODELO_EMOCAO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/models/wav2vec2-xls-r-300m-pt-br-spontaneous-speech-emotion-recognition')
+analisador_de_emocao = ProviderDeEmocaoHuggingFace(str(MODELO_EMOCAO))
+MODELO_DIARIZACAO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/models/pyannote-speaker-diarization-community-1')
+diarizador = ProviderDeDiarizacaoHuggingFace(str(MODELO_DIARIZACAO))
+transcricoes = TranscricaoDaTimeline(provider, ExtracaoDeAudio(duracao_da_parte=600), SAIDA/'audio', analisador_de_emocao, diarizador).executar(timeline)
 
 linhas = [f'# Relatório de transcrição — {timeline.nome}', '', f'Duração: {bruta["end"]:.3f} s',
           f'Clipes processados: {sum(len(f.clipes) for f in timeline.faixas if f.tipo == "video")}', '']
@@ -32,5 +39,17 @@ for faixa in timeline.faixas:
         texto = resultado.texto if resultado else ''
         linhas += [f'## {clipe.identificador} — {clipe.intervalo_na_timeline.inicio:.3f}s–{clipe.intervalo_na_timeline.fim:.3f}s',
                    f'Origem: {intervalo.inicio:.3f}s–{intervalo.fim:.3f}s', '', texto or '_Sem fala detectada._', '']
+        if resultado and resultado.segmentos:
+            linhas.append('Emoções detectadas por segmento:')
+            for segmento in resultado.segmentos:
+                if segmento.emocao:
+                    voz = f', voz {segmento.voz_aparente}' if segmento.voz_aparente else ''
+                    linhas.append(f'- [{segmento.inicio:.3f}s–{segmento.fim:.3f}s] {segmento.falante or "falante_indefinido"}: {segmento.emocao} ({segmento.confianca_emocao:.2f}{voz})')
+            linhas.append('')
+        for segmento in resultado.segmentos if resultado else []:
+            for palavra in segmento.palavras:
+                linhas.append(f'- [{palavra.inicio:.3f}s–{palavra.fim:.3f}s] {palavra.texto}')
+        if resultado and resultado.segmentos:
+            linhas.append('')
 (SAIDA/'transcricao-timeline.md').write_text('\n'.join(linhas), encoding='utf-8')
 print(SAIDA/'transcricao-timeline.md')