feat: reorganizado o fluxo de edição para validar a análise do Sca

- reorganizado o fluxo de edição para validar a análise do Scanner, selecionar o tipo de vídeo e enviar suas instruções no JSON.
- banco de análises: métricas de fala viraram colunas, busca lexical FTS5, enunciados com embeddings, views achatadas de leitura (fala/palavra/linha do tempo/fala com visual), ingestor do pipeline de voz e gravação idempotente de evidências visuais e cenas.
- retakes passam a ser gravados no banco de análises (SQLite) em vez de JSON por caso, com status de revisão persistido.
- planos de edição e suas aplicações passam a ser registrados no banco, em vez de se perderem no arquivo temporário.
- comando de limpeza das evidências visuais e cenas duplicadas por execuções antigas do Scanner.
- análise visual: OpenCV (rostos) e PySceneDetect passam a entrar no detector local por padrão; novo adapter InsightFace gera assinatura facial (embedding) para reconhecer a mesma pessoa entre tomadas, gravada como evidência visual no banco.
- corrigido: métricas de fala (energia, pitch, velocidade) agora gravam nas colunas dedicadas, não só no JSON; a view fala+visual passa a casar por vídeo e tempo, já que o mesmo arquivo entra na timeline como clipes distintos de vídeo e áudio; views são recriadas a cada abertura do banco para uma correção de consulta chegar a bancos já existentes.
- reordenadas as abas do painel CEP para Scanner, Refinar e Editar vídeo

Resumo:
- 24 arquivos alterados
- 9 novos
- 15 modificados
- 0 removidos

 15 files changed, 872 insertions(+), 29 deletions(-)

Arquivos:
  - .jhonny/analises.db
  - code/cep-plugin/index.html
  - code/cep-plugin/main.js
  - code/engine/aplicar_plano_de_edicao.py
  - code/engine/integracoes/visual/README.md
  - code/engine/integracoes/visual/__init__.py
  - code/engine/integracoes/visual/analisadores.py
  - code/engine/persistencia/__init__.py
  - code/engine/persistencia/esquema.py
  - code/engine/persistencia/repositorio_de_analises_sqlite.py
  - code/engine/persistencia/repositorio_de_retakes_sqlite.py
  - code/engine/requirements-visual.txt
  - code/engine/scanner/configuracao_visual.py
  - code/engine/scanner/visual.py
  - code/engine/testes/test_analise_visual_local.py
  - .jhonny/analises.db.pos-scanner-084841
  - code/engine/integracoes/embeddings/
  - code/engine/limpar_duplicatas.py
  - code/engine/persistencia/busca_de_conteudo.py
  - code/engine/persistencia/enunciados.py
  - code/engine/persistencia/ingestao_de_voz.py
  - code/engine/persistencia/limpeza.py
  - code/engine/persistencia/repositorio_de_planos.py
  - code/engine/testes/test_busca_de_conteudo.py

code/engine/scanner/configuracao_visual.py

@@ -56,6 +56,10 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
     # 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
+    # Assinatura facial (InsightFace) — desligada por padrão. Nem o OpenCV nem
+    # o Apple Vision reconhecem que o mesmo rosto aparece em clipes diferentes;
+    # esse recurso existe só para isso, então fica fora do custo padrão.
+    identidade_facial: bool = False
 
     def __post_init__(self) -> None:
         if self.modo_de_analise not in {"som", "imagem", "ambos"}:
@@ -100,6 +104,7 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
             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)),
+            identidade_facial=bool(dados.get("identidade_facial", False)),
         )
 
     def para_dict(self) -> dict[str, Any]:
@@ -122,4 +127,5 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
             "usar_proxy": self.usar_proxy,
             "resolucao_do_proxy": self.resolucao_do_proxy,
             "maximo_de_frames_interpretados": self.maximo_de_frames_interpretados,
+            "identidade_facial": self.identidade_facial,
         }

code/engine/scanner/visual.py

@@ -190,25 +190,39 @@ def criar_detector_visual_local(
         AnalisadorDeComposicaoOpenCV,
         AnalisadorDeContinuidadeOpenCV,
         AnalisadorDeQualidadeOpenCV,
+        AnalisadorDeRostosOpenCV,
         ExtratorDeQuadrosOpenCV,
     )
 
     perfil = configuracao or ConfiguracaoVisualDoScanner(intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos)
 
+    analisadores_de_frame: list = [
+        AnalisadorDeQualidadeOpenCV(),
+        AnalisadorDeComposicaoOpenCV(),
+    ]
+    if "faces" in perfil.recursos_vision:
+        analisadores_de_frame.append(AnalisadorDeRostosOpenCV())
+    if perfil.identidade_facial:
+        analisadores_de_frame.append(_analisador_de_identidade_facial())
+
     return DetectorDeCenas(
         ExtratorDeQuadrosOpenCV(
             intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
             diretorio_de_cache=diretorio_de_cache,
         ),
-        analisadores_de_frame=[
-            AnalisadorDeQualidadeOpenCV(),
-            AnalisadorDeComposicaoOpenCV(),
-        ],
+        analisadores_de_frame=analisadores_de_frame,
         analisadores_de_sequencia=[AnalisadorDeContinuidadeOpenCV()],
         detectores_de_intervalo=_detectores_de_cena_do_perfil(perfil),
     )
 
 
+def _analisador_de_identidade_facial():
+    """Monta o analisador InsightFace, compartilhado pelos dois detectores locais."""
+    from ..integracoes.visual import AnalisadorDeRostosInsightFace
+
+    return AnalisadorDeRostosInsightFace()
+
+
 def criar_detector_apple_vision(
     diretorio_de_cache: str | None = ".frames",
     intervalo_em_segundos: float = 1.0,
@@ -239,13 +253,17 @@ def criar_detector_apple_vision(
             extrator, CompactadorDeProxy(), largura_maxima=perfil.resolucao_do_proxy
         )
 
+    analisadores_de_frame: list = [AnalisadorAppleVisionNativo(
+        recursos=tuple(sorted(perfil.recursos_vision)),
+        interpretar_com_apple_intelligence=perfil.interpretar_cena,
+        maximo_de_frames_interpretados=perfil.maximo_de_frames_interpretados,
+    )]
+    if perfil.identidade_facial:
+        analisadores_de_frame.append(_analisador_de_identidade_facial())
+
     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_frame=analisadores_de_frame,
         analisadores_de_sequencia=[AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo()]
         if perfil.analisar_continuidade else [],
         detectores_de_intervalo=_detectores_de_cena_do_perfil(perfil),