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: - 32 arquivos alterados - 16 novos - 15 modificados - 0 removidos 16 files changed, 638 insertions(+), 61 deletions(-) Arquivos: - code/engine/skills/boas-praticas-oo.md -> .agents/skills/boas-praticas-oo/SKILL.md - AGENTS.md - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/cep-plugin/styles.css - code/engine/integracoes/visual/apple_vision.py - code/engine/integracoes/visual/apple_vision_runner.swift - code/engine/integracoes/visual/extrator_ffmpeg.py - code/engine/scanner/__init__.py - code/engine/scanner/configuracao_visual.py - code/engine/scanner/coordenacao/__init__.py - code/engine/scanner/retakes/adaptador_de_falas.py - code/engine/scanner/retakes/agrupador_de_takes.py - code/engine/scanner/retakes/detector_de_reinicios.py - code/engine/scanner/retakes/modelos_de_retakes.py - code/engine/scanner/visual.py - .jhonny/ - .retakes/ - CODING_STANDARDS.md - code/engine/executar_retakes.py - code/engine/persistencia/ - code/engine/scanner/retakes/__init__.py - code/engine/scanner/retakes/carregador_de_artefatos.py - code/engine/scanner/retakes/classificador_de_retakes.py - code/engine/scanner/retakes/coordenador_de_retakes.py - code/engine/scanner/retakes/deteccao_de_retakes.py - code/engine/scanner/retakes/gerador_de_evidencias.py - code/engine/scanner/retakes/repositorio_de_retakes.py - code/engine/testes/test_consultas_de_persistencia.py - code/engine/testes/test_deteccao_de_retakes.py - code/engine/testes/test_persistencia_sqlite.py - code/relatorios/audio/arquivos/92f97877259a86a8095b1eecafdefe357212a12247d04b78df60e0c0ae38b2ea/
2026-09-08 17:13:19 -04:00
parent b9bf3b2863
commit ee181360c8
40 changed files with 3674 additions and 61 deletions
@@ -0,0 +1,71 @@
+{
+  "video_id": "12",
+  "versao_transcricao": "1",
+  "versao_regras": "regras:1.1",
+  "versao_modelo": "lexico",
+  "_hash": "ad361d6e7dc4",
+  "grupos_de_retakes": [
+    {
+      "id": "retake_421fa7",
+      "video_id": "12",
+      "faixa_id": "1",
+      "tipo": "retake_confirmado",
+      "confianca": 0.95,
+      "tomadas": [
+        {
+          "ordem": 0,
+          "fala_id": "101",
+          "segmento_id": "c1",
+          "inicio": 0.0,
+          "fim": 6.0,
+          "texto": "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.",
+          "similaridade_com_anterior": 0.0,
+          "confianca": 0.95
+        },
+        {
+          "ordem": 1,
+          "fala_id": "102",
+          "segmento_id": "c1",
+          "inicio": 9.0,
+          "fim": 15.0,
+          "texto": "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.",
+          "similaridade_com_anterior": 1.0,
+          "confianca": 0.95
+        }
+      ],
+      "evidencias": [
+        {
+          "tipo": "similaridade_textual",
+          "descricao": "As duas falas possuem 100% de palavras em comum e 100% de similaridade textual geral.",
+          "valor": 1.0
+        },
+        {
+          "tipo": "repeticao_do_inicio",
+          "descricao": "As duas falas começam com as mesmas palavras.",
+          "valor": 1.0
+        },
+        {
+          "tipo": "proximidade_temporal",
+          "descricao": "A segunda tentativa começa 3.0 segundos após a primeira.",
+          "valor": 0.75
+        },
+        {
+          "tipo": "reinicio",
+          "descricao": "pausa de 3.0 segundos",
+          "valor": 1.0
+        },
+        {
+          "tipo": "reinicio",
+          "descricao": "repetição das primeiras 8 palavras",
+          "valor": 1.0
+        },
+        {
+          "tipo": "classificacao",
+          "descricao": "É um retake provável. Confiança de 95%.",
+          "valor": 0.95
+        }
+      ],
+      "criado_em": "2026-09-08T20:37:58.545824+00:00"
+    }
+  ]
+}
@@ -2,6 +2,21 @@

 ## Project Skills

+## Convenções obrigatórias de Python / OO
+
+Todo código Python em `code/engine/` deve seguir a skill **`code/engine/skills/boas-praticas-oo.md`** (boas práticas de programação orientada a objetos). Leia-a antes de criar, modificar, corrigir, revisar, refatorar ou ampliar qualquer sistema Python.
+
+Resumo das regras vinculantes:
+
+- **PT-BR obrigatório** em todos os identificadores internos (classes, métodos, variáveis, atributos, parâmetros, constantes, arquivos, pastas, módulos), docstrings, comentários, logs, mensagens de erro e documentação. Identificadores externos (bibliotecas, APIs, contratos) são preservados e isolados em adaptadores/integrações.
+- **Nomenclatura**: classes `PascalCase`; métodos, funções, variáveis e arquivos `snake_case`; constantes `MAIÚSCULAS_COM_SUBLINHADO`. Evitar nomes genéricos (`Util`, `Helper`, `Manager`, `Data`).
+- **Documentação obrigatória**: docstring no topo de todo módulo, classe e método público, mantida coerente com o comportamento real (documentação viva).
+- **Arquitetura**: responsabilidade única, alta coesão, baixo acoplamento, composição antes de herança, herança só com especialização real, encapsulamento, interfaces pequenas, injeção de dependências, métodos pequenos e objetivos.
+- **Domínio**: regras de negócio ficam no domínio/aplicação, nunca misturadas com interface, SQL, HTTP ou apresentação. Integrações externas isoladas em módulos próprios.
+- **Erros e segurança**: tratar erros com exceções específicas (nunca `except Exception: pass`), validar toda entrada externa, não registrar credenciais, não duplicar regras, retornos previsíveis.
+- **Testes**: toda funcionalidade relevante deve ter testes (unitário, integração, regressão); criar/atualizar teste ao corrigir bug.
+- Seguir o **checklist obrigatório** (seção 41 da skill) antes de finalizar qualquer implementação.
+
 ## Interface do painel

 Quando o usuário pedir uma implementação “na tela”, “no painel” ou “na interface do MCP”, use o painel CEP em `code/cep-plugin/`, identificado por **MCP for Adobe Premiere Pro** e pelas abas **Editar vídeo**, **Scanner**, **Conexão**, **Modelos** e **Ajustes**. Essa é a interface de produto; não criar fluxos de interface alternativos em `code/uxp-plugin/`.
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Padrões de código
+
+Este documento consolida as convenções obrigatórias de código do projeto. Serve de fonte de verdade para revisões automáticas (eixo *Standards* do `/code-review`) e vale para qualquer agente que escreva ou altere código.
+
+A fonte completa das regras de orientação a objeto é a skill **`code/engine/skills/boas-praticas-oo.md`**. O que está abaixo é o resumo normativo; em caso de dúvida, leia a skill por inteiro.
+
+## Escopo
+
+As regras de PT-BR e OO aplicam-se a todo **Python em `code/engine/`**. Outras linguagens seguem as convenções existentes no repositório, mas os princípios de design (responsabilidade única, baixo acoplamento, injeção de dependência, módulos profundos) são universais.
+
+## Idioma — PT-BR obrigatório
+
+Todos os identificadores internos usam português brasileiro:
+
+- Classes, métodos, funções, variáveis, atributos, parâmetros, constantes, arquivos, pastas e módulos.
+- Docstrings, comentários, logs, mensagens de erro e documentação.
+- Nomes de testes, fixtures e exemplos.
+
+Identificadores **externos** (bibliotecas, APIs, endpoints, campos de contrato, variáveis de ambiente de terceiros, protocolos) são preservados no idioma oficial **somente quando exigidos**, e isolados em adaptadores/conversores/clientes/repositórios. Não espalhar nomes externos pelo sistema; converter na fronteira para o modelo interno em PT-BR e documentar a exceção.
+
+## Nomenclatura
+
+- Classes: `PascalCase` — ex. `GerenciadorDeArquivos`.
+- Métodos, funções, variáveis, atributos, arquivos e pastas: `snake_case` — ex. `carregar_arquivo`, `nome_do_usuario`.
+- Constantes: `MAIÚSCULAS_COM_SUBLINHADO` — ex. `TEMPO_LIMITE_DA_OPERACAO`.
+- Evitar nomes genéricos: `Util`, `Helper`, `Manager`, `Processor`, `Data`, `Object`, `Thing`, `Temp`.
+
+## Documentação
+
+- Todo **módulo** tem docstring no topo: finalidade, problema que resolve, responsabilidade, o que não faz, componentes e dependências principais.
+- Toda **classe** tem docstring: o que representa, responsabilidade, dependências, o que não deve fazer, efeitos colaterais quando aplicável.
+- Todo **método/função público** tem docstring: o que faz, dados que recebe, retorno, erros possíveis, se altera estado, se realiza operações externas.
+- **Documentação viva**: docstring/comentário deve descrever o comportamento atual. Proibido manter documentação de comportamento que não existe mais.
+
+## Design / orientação a objeto
+
+- **Responsabilidade única**: cada classe/função/módulo tem uma responsabilidade principal.
+- **Alta coesão**: métodos da classe relacionam-se à sua responsabilidade.
+- **Baixo acoplamento**: depender do mínimo; receber dependências, não criá-las internamente.
+- **Composição antes de herança**; herança apenas com relação real de "é um".
+- **Encapsulamento**: dados e regras protegidos, alterados por operações apropriadas.
+- **Interfaces pequenas** e **injeção de dependências** explícita.
+- **Métodos pequenos e objetivos**; retornos previsíveis e consistentes.
+- **Módulos profundos**: muita funcionalidade atrás de interface pequena (ver skill `codebase-design`).
+
+## Domínio e integrações
+
+- Regras de negócio ficam no **domínio/aplicação**, nunca na interface, em controladores gigantes, scripts, SQL, HTTP ou camada de apresentação.
+- Integrações externas (APIs, banco, arquivos, serviços) isoladas em módulos próprios; o resto do sistema usa contratos/classes internas.
+- Não duplicar regras: centralizar em classe, função, validador, objeto de valor ou constante.
+- Evitar dependências circulares; resolver com contratos, módulo comum, inversão ou injeção de dependência.
+
+## Erros e segurança
+
+- Tratar erros com **exceções específicas**; nunca `except Exception: pass`.
+- Validar toda entrada externa (tipo, formato, limites, nulos, estrutura) antes de usar.
+- Não registrar senhas, tokens, chaves ou dados sensíveis em logs.
+- Configurações em componentes próprios, não espalhadas no código.
+
+## Testes
+
+- Toda funcionalidade relevante tem testes (unitário, integração, regressão).
+- Cobrir: entradas válidas/inválidas, casos vazios/extremos, erros, retornos, efeitos colaterais, regras de negócio.
+- Ao corrigir bug, criar/atualizar teste que impeça regressão.
+
+## Checklist antes de finalizar
+
+Antes de dar como concluída qualquer implementação Python em `code/engine/`, percorrer a seção 41 da skill `boas-praticas-oo.md`: requisitos, arquitetura, código, documentação e testes.
@@ -28,6 +28,9 @@
      <button class="tab-button" id="tabBtnScanner" role="tab" aria-selected="false" aria-controls="tabScanner" onclick="switchTab('scanner')" type="button">
        <span class="tab-icon" aria-hidden="true">◉</span>Scanner
      </button>
+      <button class="tab-button" id="tabBtnRetakes" role="tab" aria-selected="false" aria-controls="tabRetakes" onclick="switchTab('retakes')" type="button">
+        <span class="tab-icon" aria-hidden="true">↻</span>Retakes
+      </button>
      <button class="tab-button" id="tabBtnBridge" role="tab" aria-selected="false" aria-controls="tabBridge" onclick="switchTab('bridge')" type="button">
        <span class="tab-icon" aria-hidden="true">⇄</span>Conexão
      </button>
@@ -226,9 +229,19 @@
      <p class="tab-intro">Escolha o que será lido no arquivo original. O Scanner usa os tempos da timeline, mas não exporta frames pelo Premiere.</p>
      <section class="card">
        <div class="card-head"><h2>Amostragem e faixas</h2></div>
-        <label class="field-label" for="scannerInterval">Frames de vídeo</label>
-        <select id="scannerInterval" class="select-field"><option value="0.2">Precisa — 5 frames por segundo</option><option value="1" selected>Equilibrada — 1 frame por segundo</option><option value="5">Econômica — 1 frame a cada 5 segundos</option></select>
-        <p class="field-help">Use a amostragem precisa somente no trecho que será reenquadrado.</p>
+        <label class="field-label" for="scannerInterval">Segundos por quadro</label>
+        <div class="range-field-row">
+          <input id="scannerInterval" type="range" min="0.2" max="10" step="0.1" value="1" oninput="scannerUpdateIntervalLabel()">
+          <span class="range-field-value" id="scannerIntervalValue">1 s/quadro</span>
+        </div>
+        <p class="field-help">Quanto menor, mais frames e mais detalhado (e mais lento). Valores maiores aceleram a análise, principalmente em clipes curtos.</p>
+        <label class="field-label" for="scannerResolution">Resolução da análise</label>
+        <select id="scannerResolution" class="select-field">
+          <option value="0">Original — sem redimensionar</option>
+          <option value="1080" selected>1080p — recomendado</option>
+          <option value="720">720p — mais rápido</option>
+        </select>
+        <p class="field-help">Reduzir a resolução acelera a extração e a leitura Vision sem perder precisão no rosto, pose ou objetos.</p>
        <button class="button button-ghost" id="btnScannerDetectTracks" onclick="scannerDetectTracks()" type="button">Detectar faixas da sequência</button>
        <p class="field-help" id="scannerTracksHelp">Abra a sequência desejada e detecte as faixas para selecioná-las.</p>
        <div class="scanner-track-grid"><div><span class="field-label">Faixas de vídeo</span><div class="scanner-track-list" id="scannerVideoTracks"></div></div><div><span class="field-label">Faixas de áudio</span><div class="scanner-track-list" id="scannerAudioTracks"></div></div></div>
@@ -258,6 +271,68 @@
        <div class="callout callout-info" id="scannerReportCard" hidden><strong>Relatório pronto</strong><p id="scannerReportPath"></p><div class="button-row"><button class="button button-ghost" onclick="scannerOpenReport()" type="button">Abrir JSON</button><button class="button button-ghost" onclick="scannerCopyReport()" type="button">Copiar conteúdo</button></div></div>
      </section></div>
    </div>
+    <!-- ============================== RETAKES ============================== -->
+    <div class="tab-panel" id="tabRetakes" role="tabpanel" aria-labelledby="tabBtnRetakes" hidden>
+      <p class="tab-intro">Identifica repetições e tentativas alternativas usando a transcrição do Scanner. O painel nunca corta o vídeo: você revisa e decide.</p>
+
+      <!-- 1. Arquivo ou conjunto analisado -->
+      <section class="card">
+        <div class="card-head"><h2>Arquivo analisado</h2><span class="card-kicker" id="retakesStatusGeral">—</span></div>
+        <div class="field-grid">
+          <div><label class="field-label" for="retakesCaso">Caso do Scanner</label>
+            <select id="retakesCaso" class="select-field" onchange="retakesCarregarCaso()"></select></div>
+          <div><button class="button button-ghost" onclick="retakesListarCasos()" type="button">Atualizar lista</button></div>
+        </div>
+        <p class="field-help" id="retakesInfoCaso">Selecione um caso já processado pelo Scanner.</p>
+      </section>
+
+      <!-- 2/3. Configurações e critérios -->
+      <div class="scanner-options-grid">
+        <section class="card"><div class="card-head"><h2>Critérios</h2></div>
+          <label class="field-label" for="retakesCriterio">Critério de confirmação</label>
+          <select id="retakesCriterio" class="select-field">
+            <option value="conservador">Conservador — só evidências fortes</option>
+            <option value="equilibrado" selected>Equilibrado — prováveis e fortes</option>
+            <option value="sensivel">Sensível — também possíveis</option>
+          </select>
+          <label class="checkbox-field"><input id="retakesReaproveitar" type="checkbox" checked><span>Reaproveitar análise existente</span></label>
+          <p class="field-help">A comparação textual, os reinícios de fala e as pausas já fazem parte da análise da engine.</p>
+        </section>
+        <section class="card"><div class="card-head"><h2>Análise visual auxiliar</h2></div>
+          <label class="checkbox-field"><input id="retakesUsarVisual" type="checkbox"><span>Usar cortes visuais como evidência</span></label>
+          <p class="field-help">Reforça a confiança, mas nunca decide sozinha. Reutiliza as cenas já analisadas.</p>
+          <div class="button-row">
+            <button class="button button-primary" id="btnRetakesAnalisar" onclick="retakesAnalisar()" type="button">Analisar retakes</button>
+          </div>
+        </section>
+      </div>
+
+      <!-- 4. Progresso -->
+      <div class="callout callout-info" id="retakesProgressoCard" hidden>
+        <strong id="retakesProgressoEtapa">Analisando retakes…</strong>
+        <p id="retakesProgressoDetalhe">—</p>
+      </div>
+
+      <!-- 5/6. Resultados e revisão -->
+      <section class="card">
+        <div class="card-head"><h2>Resultados</h2><span class="card-kicker" id="retakesContagem">—</span></div>
+        <label class="field-label" for="retakesFiltro">Filtrar</label>
+        <select id="retakesFiltro" class="select-field" onchange="retakesRenderResultados()">
+          <option value="todos" selected>Todos</option>
+          <option value="fortes">Fortes</option>
+          <option value="possiveis">Possíveis e prováveis</option>
+          <option value="pendente_de_revisao">Pendentes de revisão</option>
+          <option value="confirmado">Confirmados</option>
+          <option value="nao_e_retake">Rejeitados</option>
+          <option value="ignorado">Ignorados</option>
+        </select>
+        <div id="retakesResultados" role="list" aria-label="Grupos de retakes"></div>
+        <p class="field-help" id="retakesSemResultados" hidden>Nenhum retake identificado com os critérios atuais.</p>
+      </section>
+      <div id="retakesLog" role="log" aria-live="polite" aria-relevant="additions" tabindex="0" aria-label="Log de retakes"></div>
+    </div>
+
+

    <!-- ============================== CONEXÃO ============================== -->
    <div class="tab-panel" id="tabBridge" role="tabpanel" aria-labelledby="tabBtnBridge" hidden>
@@ -149,6 +149,7 @@ function switchTab(name) {
  var tabs = [
    { key: "silence", panel: "tabSilence", btn: "tabBtnSilence" },
    { key: "scanner", panel: "tabScanner", btn: "tabBtnScanner" },
+    { key: "retakes", panel: "tabRetakes", btn: "tabBtnRetakes" },
    { key: "bridge", panel: "tabBridge", btn: "tabBtnBridge" },
    { key: "models", panel: "tabModels", btn: "tabBtnModels" },
    { key: "settings", panel: "tabSettings", btn: "tabBtnSettings" },
@@ -166,6 +167,190 @@ function switchTab(name) {
  if (name === "silence") { syncTranscribeModelSelect(); syncLanguageInfo(); }
  if (name === "settings") renderEditorPersonalities();
  if (name === "scanner") { renderScannerTranscriptionOptions(); loadScannerProfile(); renderScannerHuggingFaceStatus(); }
+  if (name === "retakes") retakesAoAbrir();
+}
+
+// ---- Retakes ---------------------------------------------------------------
+// A aba apenas controla o processo e mostra resultados; a análise inteira
+// acontece na engine (scanner/retakes), chamada via executar_retakes.py.
+var RETAKES_ENGINE_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine/executar_retakes.py";
+var retakesCasoAtual = null;
+var retakesGrupos = [];
+var retakesProcesso = null;
+
+function retakesRaiz() { return path.join(os.homedir(), ".premiere-mcp", "scanner"); }
+
+function retakesAoAbrir() { retakesListarCasos(); }
+
+function retakesListarCasos() {
+  var seletor = document.getElementById("retakesCaso");
+  var anterior = seletor.value;
+  seletor.innerHTML = "";
+  var raiz = retakesRaiz();
+  var casos = [];
+  try { casos = fs.readdirSync(raiz).filter(function (item) { return fs.statSync(path.join(raiz, item)).isDirectory(); }).sort(); } catch (_) {}
+  if (!casos.length) { seletor.appendChild(new Option("Nenhum caso encontrado", "")); retakesCasoAtual = null; retakesInfo("Execute o Scanner primeiro para gerar transcrições."); return; }
+  casos.forEach(function (caso) { seletor.appendChild(new Option(caso, caso)); });
+  seletor.value = anterior && casos.indexOf(anterior) >= 0 ? anterior : casos[0];
+  retakesCarregarCaso();
+}
+
+function retakesInfo(mensagem) { document.getElementById("retakesInfoCaso").textContent = mensagem; }
+
+function retakesArtefatosDeAudio(caso) {
+  var pasta = path.join(retakesRaiz(), caso);
+  try { return fs.readdirSync(pasta).filter(function (item) { return /-audio-faixa-\d+\.json$/.test(item); }).map(function (item) { return path.join(pasta, item); }).sort(); } catch (_) { return []; }
+}
+
+function retakesCarregarCaso() {
+  var caso = document.getElementById("retakesCaso").value;
+  retakesCasoAtual = caso || null;
+  retakesGrupos = [];
+  retakesRenderResultados();
+  if (!caso) { retakesInfo("Nenhum caso disponível."); return; }
+  var artefatos = retakesArtefatosDeAudio(caso);
+  var jaTem = fs.existsSync(path.join(retakesRaiz(), caso, "retakes"));
+  retakesInfo("Caso: " + caso + " · " + artefatos.length + " faixa(s) de áudio com transcrição" + (jaTem ? " · já analisado" : " · não analisado"));
+  document.getElementById("retakesStatusGeral").textContent = jaTem ? "Analisado" : "Não analisado";
+  if (jaTem) retakesCarregarResultadosSalvos();
+}
+
+function retakesCarregarResultadosSalvos() {
+  var arquivo = path.join(retakesRaiz(), retakesCasoAtual, "retakes", "retakes-" + retakesCasoAtual + ".json");
+  try {
+    var dados = JSON.parse(fs.readFileSync(arquivo, "utf-8"));
+    retakesGrupos = dados.grupos_de_retakes || [];
+    retakesRenderResultados();
+  } catch (erro) { showToast("err", "Não foi possível ler os resultados: " + erro.message); }
+}
+
+function retakesFormatarTempo(segundos) {
+  if (typeof segundos !== "number" || isNaN(segundos)) return "—";
+  var total = Math.max(0, Math.round(segundos));
+  var m = Math.floor(total / 60), s = total % 60;
+  return String(m).padStart(2, "0") + ":" + String(s).padStart(2, "0");
+}
+
+function retakesRotuloDoGrupo(grupo) {
+  var tipo = { retake_confirmado: "Retake forte", possivel_retake: "Possível retake", repeticao_parcial: "Repetição parcial", repeticao_de_frase: "Repetição de frase", repeticao_de_inicio: "Repetição de início", continuidade_de_fala: "Continuidade de fala", sem_indicio_de_retake: "Sem indício" }[grupo.tipo] || grupo.tipo;
+  var status = grupo.status_de_revisao === "confirmado" ? " · confirmado" : grupo.status_de_revisao === "nao_e_retake" ? " · rejeitado" : grupo.status_de_revisao === "ignorado" ? " · ignorado" : "";
+  return tipo + " · " + Math.round(grupo.confianca * 100) + "% de confiança" + status;
+}
+
+function retakesPassaNoFiltro(grupo) {
+  var filtro = document.getElementById("retakesFiltro").value;
+  if (filtro === "todos") return true;
+  if (filtro === "fortes") return grupo.tipo === "retake_confirmado";
+  if (filtro === "possiveis") return grupo.tipo !== "retake_confirmado" && grupo.tipo !== "sem_indicio_de_retake";
+  return grupo.status_de_revisao === filtro;
+}
+
+function retakesRenderResultados() {
+  var alvo = document.getElementById("retakesResultados");
+  alvo.innerHTML = "";
+  var visiveis = retakesGrupos.filter(retakesPassaNoFiltro);
+  document.getElementById("retakesContagem").textContent = retakesGrupos.length ? retakesGrupos.length + " grupo(s)" : "—";
+  document.getElementById("retakesSemResultados").hidden = visiveis.length > 0;
+  visiveis.forEach(function (grupo) { alvo.appendChild(retakesCartaoDoGrupo(grupo)); });
+}
+
+function retakesCartaoDoGrupo(grupo) {
+  var cartao = document.createElement("div");
+  cartao.className = "card"; cartao.setAttribute("role", "listitem");
+  var titulo = document.createElement("strong"); titulo.textContent = retakesRotuloDoGrupo(grupo);
+  cartao.appendChild(titulo);
+  grupo.tomadas.forEach(function (tomada, indice) {
+    var linha = document.createElement("p");
+    linha.textContent = "Tentativa " + (indice + 1) + ": " + retakesFormatarTempo(tomada.inicio) + " – " + retakesFormatarTempo(tomada.fim) + " · " + (tomada.texto || "");
+    linha.style.margin = "2px 0"; cartao.appendChild(linha);
+  });
+  if (grupo.evidencias && grupo.evidencias.length) {
+    var motivos = document.createElement("p");
+    motivos.textContent = "Evidências: " + grupo.evidencias.map(function (e) { return e.descricao || e.tipo; }).join("; ");
+    motivos.className = "field-help"; cartao.appendChild(motivos);
+  }
+  var acoes = document.createElement("div"); acoes.className = "button-row";
+  [["confirmar", "Confirmar"], ["rejeitar", "Não é retake"], ["manter", "Manter p/ revisão"], ["ignorar", "Ignorar"]].forEach(function (par) {
+    var botao = document.createElement("button");
+    botao.className = "button button-ghost"; botao.type = "button"; botao.textContent = par[1];
+    botao.onclick = function () { retakesRevisar(grupo.id, par[0]); };
+    acoes.appendChild(botao);
+  });
+  cartao.appendChild(acoes);
+  return cartao;
+}
+
+function retakesAnalisar() {
+  if (!retakesCasoAtual) { showToast("err", "Selecione um caso do Scanner."); return; }
+  var artefatos = retakesArtefatosDeAudio(retakesCasoAtual);
+  if (!artefatos.length) { showToast("err", "O caso não possui transcrição. Execute o Scanner com transcrição primeiro."); return; }
+  if (retakesProcesso) { showToast("err", "Já existe uma análise em andamento."); return; }
+  if (!document.getElementById("retakesReaproveitar").checked) {
+    var pastaRetakes = path.join(retakesRaiz(), retakesCasoAtual, "retakes");
+    try { if (fs.existsSync(pastaRetakes)) fs.rmSync(pastaRetakes, { recursive: true }); } catch (_) {}
+  }
+  var pedido = { acao: "analisar", video_id: retakesCasoAtual, artefatos_de_audio: artefatos,
+    configuracao: { criterio: document.getElementById("retakesCriterio").value,
+      usar_analise_visual: document.getElementById("retakesUsarVisual").checked } };
+  var entrada = path.join(os.tmpdir(), "pedido-retakes-" + Date.now() + ".json");
+  fs.writeFileSync(entrada, JSON.stringify(pedido, null, 2), "utf-8");
+  setBusy("btnRetakesAnalisar", true);
+  taskStart("Retakes", "Preparando análise", null);
+  document.getElementById("retakesProgressoCard").hidden = false;
+  document.getElementById("retakesProgressoEtapa").textContent = "Analisando retakes…";
+  var child = childProcess.spawn("python3", [RETAKES_ENGINE_SCRIPT, entrada, path.join(retakesRaiz(), retakesCasoAtual)],
+    { cwd: "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine", stdio: ["ignore", "pipe", "pipe"] });
+  retakesProcesso = child;
+  var resto = "";
+  child.stdout.on("data", function (pedaco) {
+    resto += pedaco.toString(); var linhas = resto.split("\n"); resto = linhas.pop();
+    linhas.forEach(function (linha) { var evento; try { evento = JSON.parse(linha); } catch (_) { return; } retakesProcessarEvento(evento); });
+  });
+  child.stderr.on("data", function (pedaco) { if (pedaco.toString().trim()) retakesLog(pedaco.toString().trim()); });
+  child.on("error", function (erro) { retakesProcesso = null; setBusy("btnRetakesAnalisar", false); taskEnd(false, "Engine indisponível"); showToast("err", erro.message); });
+  child.on("close", function (codigo) {
+    retakesProcesso = null; setBusy("btnRetakesAnalisar", false);
+    document.getElementById("retakesProgressoCard").hidden = true;
+    document.getElementById("retakesStatusGeral").textContent = "Analisado";
+    if (codigo !== 0) taskEnd(false, "Análise falhou");
+  });
+}
+
+function retakesProcessarEvento(evento) {
+  if (evento.evento === "progresso") {
+    taskUpdate({ stage: evento.etapa, pct: evento.percentual });
+    document.getElementById("retakesProgressoEtapa").textContent = evento.etapa;
+    document.getElementById("retakesProgressoDetalhe").textContent = evento.percentual + "% concluído";
+  } else if (evento.evento === "erro") {
+    showToast("err", evento.mensagem); retakesLog("Erro: " + evento.mensagem);
+  } else if (evento.evento === "concluido") {
+    retakesGrupos = (evento.resultado && evento.resultado.grupos) || [];
+    retakesRenderResultados();
+    taskEnd(true, retakesGrupos.length + " grupo(s) de retakes");
+    showToast("ok", "Análise concluída: " + retakesGrupos.length + " grupo(s) encontrado(s).");
+  }
+}
+
+function retakesRevisar(grupoId, acao) {
+  if (!retakesCasoAtual) return;
+  var pedido = { acao: "revisar", video_id: retakesCasoAtual, revisao: { grupo_id: grupoId, acao: acao } };
+  var entrada = path.join(os.tmpdir(), "revisao-retakes-" + Date.now() + ".json");
+  fs.writeFileSync(entrada, JSON.stringify(pedido), "utf-8");
+  var child = childProcess.spawn("python3", [RETAKES_ENGINE_SCRIPT, entrada, path.join(retakesRaiz(), retakesCasoAtual)],
+    { cwd: "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine", stdio: ["ignore", "pipe", "pipe"] });
+  child.on("close", function (codigo) {
+    if (codigo !== 0) { showToast("err", "Não foi possível registrar a revisão."); return; }
+    var novos = { confirmar: "confirmado", rejeitar: "nao_e_retake", manter: "pendente_de_revisao", ignorar: "ignorado" };
+    retakesGrupos = retakesGrupos.map(function (g) { return g.id === grupoId ? Object.assign({}, g, { status_de_revisao: novos[acao] }) : g; });
+    retakesRenderResultados();
+    showToast("ok", "Revisão registrada.");
+  });
+}
+
+function retakesLog(mensagem) {
+  var alvo = document.getElementById("retakesLog");
+  var linha = document.createElement("p"); linha.textContent = mensagem;
+  alvo.appendChild(linha);
 }

 // ---- Perfil do Scanner -----------------------------------------------------
@@ -191,23 +376,31 @@ function scannerRenderTracks(kind, tracks, selected) {
  tracks.forEach(function (track) { var label = document.createElement("label"); label.className = "checkbox-field"; var input = document.createElement("input"); input.type = "checkbox"; input.setAttribute("data-scanner-track", kind); input.value = track.index; input.checked = selected.indexOf(track.index) >= 0; label.appendChild(input); label.appendChild(document.createTextNode(" " + track.name + " · " + track.numClips + " clipe(s)")); target.appendChild(label); });
 }

+function scannerUpdateIntervalLabel() {
+  var valor = Number(document.getElementById("scannerInterval").value);
+  var texto = valor === 1 ? "1 s/quadro" : valor.toFixed(1).replace(/\.0$/, "") + " s/quadro";
+  document.getElementById("scannerIntervalValue").textContent = texto;
+}
+
 function scannerProfileFromScreen() {
  var enabled = Array.prototype.slice.call(document.querySelectorAll("[data-scanner-resource]:checked")).map(function (item) { return item.getAttribute("data-scanner-resource"); });
  function include(source, extras) { if (enabled.indexOf(source) >= 0) extras.forEach(function (item) { if (enabled.indexOf(item) < 0) enabled.push(item); }); }
  include("faces", ["qualidade_facial"]); include("pose", ["maos"]); include("ocr", ["codigos"]); include("estetica", ["horizonte", "retangulos", "contornos"]);
  var modelo = document.getElementById("scannerTranscribeModel").value;
  var opcao = document.getElementById("scannerTranscribeModel").selectedOptions[0];
-  return { versao: 1, intervalo_em_segundos: Number(document.getElementById("scannerInterval").value), faixas_de_video: scannerSelectedTracks("video"), faixas_de_audio: scannerSelectedTracks("audio"), recursos_vision: SCANNER_ALL_RESOURCES.filter(function (item) { return enabled.indexOf(item) >= 0; }), detectar_cenas: document.getElementById("scannerScenes").checked, analisar_continuidade: document.getElementById("scannerContinuity").checked, preparar_reenquadramento: document.getElementById("scannerReframe").checked, interpretar_cena: document.getElementById("scannerInterpret").checked, transcricao: { modelo: modelo, caminho_modelo: opcao && opcao.dataset.path || "", idioma: document.getElementById("scannerTranscribeLanguage").value, diarizacao: document.getElementById("scannerDiarization").checked, usar_hugging_face: !!loadHfToken() } };
+  return { versao: 1, intervalo_em_segundos: Number(document.getElementById("scannerInterval").value), resolucao_maxima: Number(document.getElementById("scannerResolution").value), faixas_de_video: scannerSelectedTracks("video"), faixas_de_audio: scannerSelectedTracks("audio"), recursos_vision: SCANNER_ALL_RESOURCES.filter(function (item) { return enabled.indexOf(item) >= 0; }), detectar_cenas: document.getElementById("scannerScenes").checked, analisar_continuidade: document.getElementById("scannerContinuity").checked, preparar_reenquadramento: document.getElementById("scannerReframe").checked, interpretar_cena: document.getElementById("scannerInterpret").checked, transcricao: { modelo: modelo, caminho_modelo: opcao && opcao.dataset.path || "", idioma: document.getElementById("scannerTranscribeLanguage").value, diarizacao: document.getElementById("scannerDiarization").checked, usar_hugging_face: !!loadHfToken() } };
 }

 function saveScannerProfile() {
-  try { var profile = scannerProfileFromScreen(); localStorage.setItem(SCANNER_PROFILE_KEY, JSON.stringify(profile)); document.getElementById("scannerProfileStatus").textContent = "Perfil salvo: " + profile.intervalo_em_segundos + " s por frame; " + profile.faixas_de_video.length + " faixa(s) de vídeo."; showToast("ok", "Perfil do Scanner salvo."); } catch (error) { showToast("err", error.message || String(error)); }
+  try { var profile = scannerProfileFromScreen(); localStorage.setItem(SCANNER_PROFILE_KEY, JSON.stringify(profile)); document.getElementById("scannerProfileStatus").textContent = "Perfil salvo: " + profile.intervalo_em_segundos + " s por quadro; " + profile.faixas_de_video.length + " faixa(s) de vídeo."; showToast("ok", "Perfil do Scanner salvo."); } catch (error) { showToast("err", error.message || String(error)); }
 }

 function loadScannerProfile() {
  var saved; try { saved = JSON.parse(localStorage.getItem(SCANNER_PROFILE_KEY) || "null"); } catch (_) { saved = null; }
-  if (!saved) return;
+  if (!saved) { scannerUpdateIntervalLabel(); return; }
  document.getElementById("scannerInterval").value = String(saved.intervalo_em_segundos || 1);
+  scannerUpdateIntervalLabel();
+  document.getElementById("scannerResolution").value = String(saved.resolucao_maxima != null ? saved.resolucao_maxima : 1080);
  if (scannerTimeline) { scannerRenderTracks("video", scannerTimeline.videoTracks, saved.faixas_de_video || []); scannerRenderTracks("audio", scannerTimeline.audioTracks, saved.faixas_de_audio || []); }
  var resources = saved.recursos_vision || SCANNER_ALL_RESOURCES;
  Array.prototype.slice.call(document.querySelectorAll("[data-scanner-resource]")).forEach(function (item) { item.checked = resources.indexOf(item.getAttribute("data-scanner-resource")) >= 0; });
@@ -368,6 +561,7 @@ var fs = nodeRequire("fs");
 var path = nodeRequire("path");
 var os = nodeRequire("os");
 var https = nodeRequire("https");
+var childProcess = nodeRequire("child_process");
 function defaultBridgeDirectory() {
  try {
    var nodeProcess = nodeRequire("process");
@@ -339,6 +339,9 @@ h1, h2, h3 { margin: 0; }
  transition: border-color .15s, box-shadow .15s;
 }
 .select-field { height: 32px; padding: 0 8px; font-size: 10.5px; }
+.range-field-row { display: flex; align-items: center; gap: 10px; }
+.range-field-row input[type="range"] { flex: 1 1 auto; accent-color: var(--violet); height: 20px; }
+.range-field-value { flex: 0 0 auto; min-width: 84px; text-align: right; font: 10.5px var(--font-mono); color: var(--text-secondary); }
 .path-field input, .file-field input { height: 34px; padding: 0 10px; font: 10px var(--font-mono); color: var(--text-secondary); user-select: text; }
 .path-field > svg + input { padding-left: 32px; }
 textarea { padding: 8px 10px; font: 10px var(--font-mono); color: var(--text-secondary); resize: vertical; user-select: text; }
@@ -0,0 +1,164 @@
+"""Entrada local do painel CEP para a análise de retakes.
+
+Espelha o ``executar_scanner.py``: recebe um pedido JSON montado pela tela,
+executa a análise com as classes existentes em ``scanner/retakes`` e emite
+eventos de progresso em JSON (uma linha por evento) na saída padrão.
+
+Ações suportadas no pedido:
+
+- ``analisar``: executa a análise completa usando as transcrições já
+  geradas pelo scanner (nunca retranscreve).
+- ``revisar``: registra a decisão manual do usuário sobre um grupo.
+
+Formato do pedido (exemplo)::
+
+    {
+        "acao": "analisar",
+        "video_id": "entrevista_01",
+        "artefatos_de_audio": ["...-audio-faixa-1.json"],
+        "configuracao": {"criterio": "equilibrado"}
+    }
+
+Para ``revisar``::
+
+    {
+        "acao": "revisar",
+        "video_id": "entrevista_01",
+        "revisao": {"grupo_id": "retake_0001", "acao": "confirmar"}
+    }
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import sys
+from dataclasses import asdict
+from pathlib import Path
+
+from engine.scanner.retakes import (
+    STATUS_CONFIRMADO,
+    STATUS_IGNORADO,
+    STATUS_PENDENTE,
+    STATUS_REJEITADO,
+    CarregadorDeArtefatosDeAudio,
+    ClassificadorDeRetakes,
+    CoordenadorDeRetakes,
+    RegrasDeClassificacao,
+    RepositorioDeRetakes,
+)
+
+# Confiança mínima exibida por critério de confirmação da tela (§9 do guia).
+LIMIARES_POR_CRITERIO = {
+    "conservador": 0.80,
+    "equilibrado": 0.65,
+    "sensivel": 0.45,
+    "personalizado": 0.0,
+}
+STATUS_PADRAO_DO_PEDIDO = {
+    "confirmar": STATUS_CONFIRMADO,
+    "rejeitar": STATUS_REJEITADO,
+    "manter": STATUS_PENDENTE,
+    "ignorar": STATUS_IGNORADO,
+}
+
+
+def _emitir(etapa: str, percentual: float, detalhe: str = "") -> None:
+    """Emite um evento de progresso no mesmo protocolo do scanner."""
+    print(json.dumps({"evento": "progresso", "etapa": etapa,
+                      "percentual": round(percentual, 1), "clipe": detalhe},
+                     ensure_ascii=False), flush=True)
+
+
+def _criterio_do_pedido(configuracao: dict) -> str:
+    """Valida e devolve o critério de confirmação escolhido na tela."""
+    criterio = str(configuracao.get("criterio", "equilibrado"))
+    if criterio not in LIMIARES_POR_CRITERIO:
+        validos = ", ".join(sorted(LIMIARES_POR_CRITERIO))
+        raise ValueError(f"Critério desconhecido: {criterio!r}. Válidos: {validos}.")
+    return criterio
+
+
+def _grupos_do_dict(grupos) -> list[dict]:
+    """Converte os grupos de retakes para o formato consumido pela tela."""
+    return [asdict(grupo) for grupo in grupos]
+
+
+def _analisar(pedido: dict, pasta_do_caso: Path) -> dict:
+    """Executa a análise completa de retakes para o caso informado."""
+    configuracao = pedido.get("configuracao", {})
+    criterio = _criterio_do_pedido(configuracao)
+    video_id = str(pedido.get("video_id") or "video")
+
+    _emitir("Preparando análise", 5)
+    repositorio = RepositorioDeRetakes(diretoria_de_trabalho=pasta_do_caso / "retakes")
+    if repositorio.ja_analisado(video_id):
+        _emitir("Reutilizando análise existente", 100)
+        return {"reutilizado": True,
+                "grupos": _grupos_do_dict(repositorio.carregar(video_id))}
+
+    _emitir("Carregando transcrição", 20)
+    carregador = CarregadorDeArtefatosDeAudio()
+    falas = carregador.carregar(pedido.get("artefatos_de_audio", []), video_id)
+
+    _emitir("Comparando trechos", 45)
+    coordenador = CoordenadorDeRetakes(
+        classificador_de_retakes=ClassificadorDeRetakes(RegrasDeClassificacao()),
+        repositorio_de_retakes=repositorio,
+    )
+    _emitir("Agrupando tentativas", 65)
+    resultado = coordenador.analisar(video_id=video_id, falas=falas)
+
+    _emitir("Calculando confiança", 85)
+    limiar = LIMIARES_POR_CRITERIO[criterio]
+    visiveis = [grupo for grupo in resultado.grupos if grupo.confianca >= limiar]
+    _emitir("Salvando resultados", 95)
+    repositorio.registrar(video_id, resultado.grupos)
+    return {"reutilizado": False, "grupos": _grupos_do_dict(visiveis)}
+
+
+def _revisar(pedido: dict, pasta_do_caso: Path) -> dict:
+    """Registra a decisão manual do usuário sobre um grupo de retakes."""
+    video_id = str(pedido.get("video_id") or "video")
+    revisao = pedido.get("revisao", {})
+    grupo_id = str(revisao.get("grupo_id", ""))
+    acao = str(revisao.get("acao", ""))
+    if acao not in STATUS_PADRAO_DO_PEDIDO:
+        validos = ", ".join(sorted(STATUS_PADRAO_DO_PEDIDO))
+        raise ValueError(f"Ação de revisão desconhecida: {acao!r}. Válidos: {validos}.")
+    repositorio = RepositorioDeRetakes(diretoria_de_trabalho=pasta_do_caso / "retakes")
+    grupo = repositorio.atualizar_status_de_revisao(
+        video_id, grupo_id, STATUS_PADRAO_DO_PEDIDO[acao])
+    return {"grupos": _grupos_do_dict([grupo])}
+
+
+def executar(entrada: Path, pasta_do_caso: Path) -> dict:
+    """Lê o pedido, executa a ação e devolve o resultado para a tela."""
+    pedido = json.loads(entrada.read_text(encoding="utf-8"))
+    acao = str(pedido.get("acao", "analisar"))
+    if acao == "revisar":
+        return _revisar(pedido, pasta_do_caso)
+    return _analisar(pedido, pasta_do_caso)
+
+
+def main() -> None:
+    """Ponto de entrada da linha de comando usada pelo painel."""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Análise de retakes para o painel.")
+    parser.add_argument("entrada", type=Path, help="Arquivo de pedido JSON.")
+    parser.add_argument("pasta_do_caso", type=Path,
+                        help="Pasta do caso gerada pelo scanner.")
+    args = parser.parse_args()
+    try:
+        resultado = executar(args.entrada, args.pasta_do_caso)
+    except Exception as erro:  # repassa a causa para a tela decidir como exibir
+        print(json.dumps({"evento": "erro", "mensagem": str(erro)},
+                         ensure_ascii=False), flush=True)
+        sys.exit(1)
+    _emitir("Análise concluída", 100)
+    print(json.dumps({"evento": "concluido", "resultado": resultado},
+                     ensure_ascii=False), flush=True)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+
@@ -1,10 +1,13 @@
 """Adapter Python para o runner Swift que concentra Vision e Apple Intelligence."""

+import atexit
 import json
 import os
 from pathlib import Path
+import queue
 import subprocess
 import tempfile
+import threading
 from typing import Any, Callable

 from ...scanner.modelos import EvidenciaVisual
@@ -18,27 +21,101 @@ RECURSOS_PADRAO = (
 )


+class _TrabalhadorPersistente:
+    """Um processo do runner Swift vivo entre chamadas, evitando recarregar Vision/Foundation Models a cada frame."""
+
+    def __init__(self, executavel: Path) -> None:
+        self.processo = subprocess.Popen([str(executavel)], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE,
+                                          stderr=subprocess.PIPE, text=True, bufsize=1)
+
+    def executar(self, carga: dict[str, Any], timeout: float) -> dict[str, Any]:
+        if self.processo.poll() is not None or not self.processo.stdin or not self.processo.stdout:
+            raise RuntimeError("Runner Apple Vision não está mais em execução.")
+        try:
+            self.processo.stdin.write(json.dumps(carga) + "\n")
+            self.processo.stdin.flush()
+        except (BrokenPipeError, ValueError) as exc:
+            raise RuntimeError("Runner Apple Vision não aceitou o pedido.") from exc
+
+        resposta: dict[str, str] = {}
+        falha: list[BaseException] = []
+
+        def ler() -> None:
+            try:
+                resposta["linha"] = self.processo.stdout.readline()  # type: ignore[union-attr]
+            except BaseException as exc:  # noqa: BLE001 - repassado à thread principal
+                falha.append(exc)
+
+        leitor = threading.Thread(target=ler, daemon=True)
+        leitor.start()
+        leitor.join(timeout)
+        if leitor.is_alive():
+            self.encerrar()
+            raise TimeoutError(f"Runner Apple Vision excedeu {timeout}s.")
+        if falha:
+            raise falha[0]
+        linha = resposta.get("linha", "")
+        if not linha:
+            detalhe = (self.processo.stderr.read() if self.processo.stderr else "") or "runner encerrou sem resposta"
+            raise RuntimeError(f"Runner Apple Vision falhou: {detalhe.strip()}")
+        return json.loads(linha)
+
+    def encerrar(self) -> None:
+        if self.processo.poll() is None:
+            self.processo.kill()
+            try:
+                self.processo.wait(timeout=5)
+            except subprocess.TimeoutExpired:
+                pass
+
+
 class ExecutorDoRunnerApple:
-    """Compila o runner Swift quando necessário e o executa em processo isolado."""
+    """Compila o runner Swift quando necessário e mantém um pool de processos persistentes."""

    def __init__(self, fonte: str | Path | None = None, compilador: str = "swiftc",
-                 diretorio_de_build: str | Path | None = None) -> None:
+                 diretorio_de_build: str | Path | None = None, trabalhadores: int = 4) -> None:
        self.fonte = Path(fonte) if fonte else Path(__file__).with_name("apple_vision_runner.swift")
        self.compilador = compilador
        self.diretorio_de_build = Path(diretorio_de_build) if diretorio_de_build else (
            Path(tempfile.gettempdir()) / "jhonny-apple-vision")
+        self.trabalhadores = max(1, trabalhadores)
+        self._pool: "queue.Queue[_TrabalhadorPersistente]" | None = None
+        self._trava = threading.Lock()
+        self._todos: list[_TrabalhadorPersistente] = []
+        atexit.register(self.encerrar)

    def executar(self, carga: dict[str, Any], timeout: float) -> dict[str, Any]:
        executavel = self._garantir_compilado()
-        processo = subprocess.run([str(executavel)], input=json.dumps(carga), capture_output=True,
-                                  text=True, timeout=timeout)
-        if processo.returncode != 0:
-            detalhe = processo.stderr.strip() or "runner Apple terminou sem diagnóstico"
-            raise RuntimeError(f"Runner Apple Vision falhou: {detalhe}")
+        pool = self._garantir_pool(executavel)
+        trabalhador = pool.get()
        try:
-            return json.loads(processo.stdout)
-        except json.JSONDecodeError as exc:
-            raise RuntimeError(f"Runner Apple Vision devolveu JSON inválido: {processo.stdout!r}") from exc
+            return trabalhador.executar(carga, timeout)
+        except Exception:
+            trabalhador.encerrar()
+            with self._trava:
+                self._todos.remove(trabalhador)
+                trabalhador = _TrabalhadorPersistente(executavel)
+                self._todos.append(trabalhador)
+            raise
+        finally:
+            pool.put(trabalhador)
+
+    def encerrar(self) -> None:
+        with self._trava:
+            for trabalhador in self._todos:
+                trabalhador.encerrar()
+            self._todos.clear()
+            self._pool = None
+
+    def _garantir_pool(self, executavel: Path) -> "queue.Queue[_TrabalhadorPersistente]":
+        with self._trava:
+            if self._pool is None:
+                self._pool = queue.Queue()
+                for _ in range(self.trabalhadores):
+                    trabalhador = _TrabalhadorPersistente(executavel)
+                    self._todos.append(trabalhador)
+                    self._pool.put(trabalhador)
+        return self._pool

    def _garantir_compilado(self) -> Path:
        if not self.fonte.is_file():
@@ -350,19 +350,32 @@ func interpretar(_ saida: Saida) async -> String? {
    } catch { return nil }
 }

+/// Processa um pedido por linha de stdin e escreve uma resposta por linha em stdout.
+/// Mantém o processo vivo entre quadros para não recarregar Vision/Foundation Models a
+/// cada frame — o custo de inicialização é o que tornava a análise lenta em lote.
@main struct Principal {
    static func main() async {
+        while let linha = readLine(strippingNewline: true) {
+            guard !linha.isEmpty, let entradaDados = linha.data(using: .utf8) else { continue }
+            let saida: Saida
            do {
-            let entrada = try JSONDecoder().decode(Entrada.self, from: FileHandle.standardInput.readDataToEndOfFile())
-            var saida = entrada.frames?.count ?? 0 > 1 ? analisarSequencia(entrada) : analisarVision(entrada)
-            if entrada.resumir, let resumo = await interpretar(saida) {
-                saida = Saida(evidencias: saida.evidencias + [Evidencia(tipo: "interpretacao_editorial", valor: ["texto": .texto(resumo)], confianca: nil, modelo: "AppleFoundationModels")], avisos: saida.avisos)
+                let entrada = try JSONDecoder().decode(Entrada.self, from: entradaDados)
+                var resultado = entrada.frames?.count ?? 0 > 1 ? analisarSequencia(entrada) : analisarVision(entrada)
+                if entrada.resumir, let resumo = await interpretar(resultado) {
+                    resultado = Saida(evidencias: resultado.evidencias + [Evidencia(
+                        tipo: "interpretacao_editorial", valor: ["texto": .texto(resumo)],
+                        confianca: nil, modelo: "AppleFoundationModels")], avisos: resultado.avisos)
                }
-            let dados = try JSONEncoder().encode(saida)
-            FileHandle.standardOutput.write(dados)
+                saida = resultado
            } catch {
-            FileHandle.standardError.write(Data("\(error.localizedDescription)\n".utf8))
-            exit(1)
+                saida = Saida(evidencias: [], avisos: ["erro_fatal: \(error.localizedDescription)"])
+            }
+            guard let dados = try? JSONEncoder().encode(saida), let linhaDeSaida = String(data: dados, encoding: .utf8) else {
+                FileHandle.standardError.write(Data("Falha ao serializar resposta\n".utf8))
+                continue
+            }
+            print(linhaDeSaida)
+            fflush(stdout)
        }
    }
 }
@@ -1,6 +1,7 @@
 """Extrator de frames para Vision usando somente ferramentas locais do sistema."""

 import json
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 from pathlib import Path
 import subprocess

@@ -16,16 +17,24 @@ class ExtratorDeQuadrosFFmpeg(ExtratorDeQuadros):
    def __init__(self, intervalo_em_segundos: float = 1.0,
                 diretorio_de_cache: str | Path = ".frames",
                 maximo_de_quadros: int | None = None,
-                 ffmpeg: str = "ffmpeg", ffprobe: str = "ffprobe") -> None:
+                 ffmpeg: str = "ffmpeg", ffprobe: str = "ffprobe",
+                 trabalhadores_em_paralelo: int = 4,
+                 resolucao_maxima: int = 0) -> None:
        if intervalo_em_segundos <= 0:
            raise ValueError("intervalo_em_segundos deve ser positivo.")
        if maximo_de_quadros is not None and maximo_de_quadros < 1:
            raise ValueError("maximo_de_quadros deve ser maior que zero.")
+        if resolucao_maxima < 0:
+            raise ValueError("resolucao_maxima não pode ser negativa.")
        self.intervalo_em_segundos = intervalo_em_segundos
        self.diretorio_de_cache = Path(diretorio_de_cache)
        self.maximo_de_quadros = maximo_de_quadros
        self.ffmpeg = ffmpeg
        self.ffprobe = ffprobe
+        self.trabalhadores_em_paralelo = max(1, trabalhadores_em_paralelo)
+        # 0 preserva a resolução original; caso contrário, limita a maior dimensão
+        # do frame extraído, sem nunca ampliar (force_original_aspect_ratio=decrease).
+        self.resolucao_maxima = resolucao_maxima

    def extrair(self, clipe: Clipe) -> list[QuadroDeVideo]:
        if not clipe.arquivo:
@@ -37,28 +46,44 @@ class ExtratorDeQuadrosFFmpeg(ExtratorDeQuadros):
        inicio, fim = ExtratorDeQuadrosOpenCV._intervalo_de_origem(clipe, duracao)
        timestamps = ExtratorDeQuadrosOpenCV(self.intervalo_em_segundos,
                                              maximo_de_quadros=self.maximo_de_quadros)._timestamps(inicio, fim)
-        resultado: list[QuadroDeVideo] = []
-        for indice, timestamp in enumerate(timestamps):
+
+        def extrair_um(indice_e_timestamp: tuple[int, float]) -> QuadroDeVideo:
+            indice, timestamp = indice_e_timestamp
            # PNG evita a recodificação JPEG de YUV limitado, que falha em parte
            # dos vídeos móveis e ainda preserva melhor OCR/segmentação para Vision.
-            destino = self.diretorio_de_cache / arquivo.stem / f"frame-{indice:06d}.png"
+            # O nome carrega clipe, timestamp e resolução: dois clipes do mesmo arquivo
+            # de origem não podem colidir no mesmo caminho, e mudar o intervalo ou a
+            # resolução entre execuções não pode reaproveitar um frame de outra config.
+            resolucao_rotulo = str(self.resolucao_maxima) if self.resolucao_maxima else "orig"
+            destino = (self.diretorio_de_cache / arquivo.stem / clipe.identificador /
+                       f"frame-{timestamp:09.3f}s-{resolucao_rotulo}.png")
            destino.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            if destino.is_file():
+                return QuadroDeVideo(timestamp, indice, largura, altura, None, destino)
            amostrado, processo = self._extrair_frame(arquivo, destino, timestamp, inicio)
            if processo.returncode != 0 or not destino.is_file():
                detalhe = processo.stderr.strip() or "ffmpeg não produziu o frame"
                raise RuntimeError(f"Não foi possível extrair frame em {timestamp}s: {detalhe}")
-            resultado.append(QuadroDeVideo(amostrado, indice, largura, altura, None, destino))
-        return resultado
+            return QuadroDeVideo(amostrado, indice, largura, altura, None, destino)
+
+        tarefas = list(enumerate(timestamps))
+        if self.trabalhadores_em_paralelo == 1 or len(tarefas) <= 1:
+            return [extrair_um(tarefa) for tarefa in tarefas]
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.trabalhadores_em_paralelo) as executor:
+            return list(executor.map(extrair_um, tarefas))

    def _extrair_frame(self, arquivo: Path, destino: Path, timestamp: float,
                        inicio: float) -> tuple[float, subprocess.CompletedProcess[str]]:
        """Recua um pouco no fim do arquivo se o decoder não encontrar frame no timestamp."""
+        comando_base = [self.ffmpeg, "-hide_banner", "-loglevel", "error"]
+        filtro = (["-vf", f"scale=w={self.resolucao_maxima}:h={self.resolucao_maxima}:force_original_aspect_ratio=decrease"]
+                  if self.resolucao_maxima else [])
        ultimo: subprocess.CompletedProcess[str] | None = None
        for candidato in (timestamp, max(inicio, timestamp - 0.1)):
            if destino.exists():
                destino.unlink()
-            processo = subprocess.run([self.ffmpeg, "-hide_banner", "-loglevel", "error", "-ss", str(candidato),
-                                        "-i", str(arquivo), "-frames:v", "1", "-y", str(destino)],
+            processo = subprocess.run([*comando_base, "-ss", str(candidato), "-i", str(arquivo),
+                                        "-frames:v", "1", *filtro, "-y", str(destino)],
                                       capture_output=True, text=True, timeout=60)
            if processo.returncode == 0 and destino.is_file():
                return candidato, processo
@@ -0,0 +1,25 @@
+"""Persistência SQLite das análises de vídeo, imagem e áudio do Scanner.
+
+Este pacote implementa a "camada de banco de dados" prevista no docstring
+de ``scanner/retakes/repositorio_de_retakes.py``: um schema SQLite único
+para vídeos, metadados de arquivo, transcrição, evidências visuais/cenas e
+grupos de retake, com repositórios que espelham a interface dos
+repositórios JSON já existentes.
+"""
+
+from .conexao import abrir_banco
+from .consultas import ConsultasDeAnalises, ErroDeConsultaInvalida
+from .esquema import criar_esquema
+from .repositorio_de_analises_sqlite import RepositorioDeAnalisesSQLite
+from .repositorio_de_retakes_sqlite import RepositorioDeRetakesSQLite
+from .repositorio_de_timeline_sqlite import RepositorioDeTimelineSQLite
+
+__all__ = [
+    "abrir_banco",
+    "criar_esquema",
+    "RepositorioDeAnalisesSQLite",
+    "RepositorioDeRetakesSQLite",
+    "RepositorioDeTimelineSQLite",
+    "ConsultasDeAnalises",
+    "ErroDeConsultaInvalida",
+]
@@ -0,0 +1,20 @@
+"""Abertura de conexão com o banco SQLite de análises."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+
+from .esquema import criar_esquema
+
+
+def abrir_banco(caminho: str | Path = ".jhonny/analises.db") -> sqlite3.Connection:
+    """Abre (criando se necessário) o banco SQLite de análises já com o esquema aplicado."""
+    caminho = Path(caminho)
+    caminho.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    conexao = sqlite3.connect(str(caminho))
+    conexao.row_factory = sqlite3.Row
+    conexao.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")
+    conexao.execute("PRAGMA journal_mode = WAL")
+    criar_esquema(conexao)
+    return conexao
@@ -0,0 +1,463 @@
+"""
+Módulo de consultas de acesso rápido ao banco de análises.
+
+Este módulo define ``ConsultasDeAnalises``, responsável por ler o banco de
+análises por intenção (visão geral do vídeo, falas num intervalo, retakes,
+evidências visuais, cenas), para que um agente que vai montar ou editar um
+vídeo consulte o banco sem precisar escrever SQL nem carregar tabelas
+inteiras.
+
+Este módulo não persiste dados — apenas lê. A escrita fica a cargo de
+``RepositorioDeTimelineSQLite``, ``RepositorioDeAnalisesSQLite`` e
+``RepositorioDeRetakesSQLite``, no mesmo pacote.
+
+Cada método devolve apenas os campos relevantes para a decisão daquele
+nível (nunca a linha inteira da tabela, nunca sub-recursos que não foram
+pedidos), para manter as respostas compactas em tokens quando consumidas
+por um agente de IA.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+
+from .conexao import abrir_banco
+
+
+class ErroDeConsultaInvalida(ValueError):
+    """Representa uma consulta feita com parâmetros inválidos ou incompletos."""
+
+
+class ConsultasDeAnalises:
+    """
+    Consulta o banco de análises por intenção, devolvendo respostas compactas.
+
+    Esta classe não persiste dados e não altera o banco — todos os métodos
+    são operações de leitura. A escrita é responsabilidade dos
+    repositórios do pacote (``RepositorioDeTimelineSQLite``,
+    ``RepositorioDeAnalisesSQLite``, ``RepositorioDeRetakesSQLite``).
+
+    Atributos:
+        conexao: Conexão SQLite já aberta e com o esquema aplicado.
+    """
+
+    def __init__(self, banco: str | Path | sqlite3.Connection = ".jhonny/analises.db") -> None:
+        """
+        Inicializa as consultas a partir de um caminho de banco ou conexão existente.
+
+        Parâmetros:
+            banco: Caminho do arquivo do banco de análises, ou uma conexão
+                SQLite já aberta (reaproveitada sem reabrir).
+        """
+        self.conexao = banco if isinstance(banco, sqlite3.Connection) else abrir_banco(banco)
+
+    def consultar_resumo_do_video(self, video_id: str) -> dict | None:
+        """
+        Consulta a visão geral de um vídeo: o ponto de partida antes de descer a qualquer detalhe.
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo (mesmo id usado na timeline do Premiere).
+
+        Retorna:
+            Um dicionário com nome, duração, resolução e as contagens de
+            clipes, falas, retakes e cenas do vídeo, ou None quando o
+            vídeo não existe no banco.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id`` for vazio.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+
+        video = self.conexao.execute(
+            "SELECT nome, duracao, taxa_de_quadros, largura, altura FROM videos WHERE id = ?",
+            (video_id,),
+        ).fetchone()
+        if video is None:
+            return None
+        contagens = self.conexao.execute(
+            """SELECT
+                 (SELECT COUNT(*) FROM clipes WHERE video_id = ?) AS clipes,
+                 (SELECT COUNT(*) FROM segmentos_de_transcricao WHERE video_id = ?) AS falas,
+                 (SELECT COUNT(*) FROM grupos_de_retake WHERE video_id = ?) AS retakes,
+                 (SELECT COUNT(*) FROM cenas WHERE video_id = ?) AS cenas""",
+            (video_id, video_id, video_id, video_id),
+        ).fetchone()
+        return {
+            "video_id": video_id,
+            "nome": video["nome"],
+            "duracao": video["duracao"],
+            "taxa_de_quadros": video["taxa_de_quadros"],
+            "resolucao": f"{video['largura']}x{video['altura']}" if video["largura"] else None,
+            "total_clipes": contagens["clipes"],
+            "total_falas": contagens["falas"],
+            "total_retakes": contagens["retakes"],
+            "total_cenas": contagens["cenas"],
+        }
+
+    def listar_falas_no_intervalo(
+        self,
+        video_id: str,
+        inicio: float = 0.0,
+        fim: float | None = None,
+        incluir_palavras: bool = False,
+    ) -> list[dict]:
+        """
+        Lista as falas transcritas num intervalo da timeline, ordenadas por posição.
+
+        Não traz ``caracteristicas_acusticas`` nem palavra a palavra por
+        padrão — só o necessário para decidir o que cortar. Use
+        ``incluir_palavras=True`` apenas quando o corte precisar acontecer
+        no meio de uma frase.
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo.
+            inicio: Início do intervalo, em segundos na timeline (padrão: 0.0).
+            fim: Fim do intervalo, em segundos na timeline. Quando None,
+                não há limite superior.
+            incluir_palavras: Quando True, inclui a lista de palavras de
+                cada fala (com início e fim próprios). Aumenta bastante o
+                tamanho da resposta — usar somente quando necessário.
+
+        Retorna:
+            Lista de dicionários com clipe, intervalo, texto, falante e
+            emoção de cada fala encontrada. Lista vazia quando não há
+            falas no intervalo.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id`` for vazio, ``inicio``
+                for negativo, ou ``fim`` for anterior a ``inicio``.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+        self._validar_intervalo(inicio, fim)
+
+        condicoes = ["video_id = ?", "fim >= ?"]
+        parametros: list = [video_id, inicio]
+        self._acrescentar_se_definido(condicoes, parametros, "inicio <= ?", fim)
+
+        linhas = self.conexao.execute(
+            f"""SELECT id, clipe_id, inicio, fim, texto, confianca, falante, emocao
+                FROM segmentos_de_transcricao
+                WHERE {self._clausula_where(condicoes)}
+                ORDER BY inicio""",
+            parametros,
+        ).fetchall()
+
+        resultado = []
+        for linha in linhas:
+            item = {
+                "clipe_id": linha["clipe_id"],
+                "inicio": linha["inicio"],
+                "fim": linha["fim"],
+                "texto": linha["texto"],
+                "falante": linha["falante"],
+                "emocao": linha["emocao"],
+            }
+            if incluir_palavras:
+                item["palavras"] = [
+                    {"texto": p["texto"], "inicio": p["inicio"], "fim": p["fim"]}
+                    for p in self.conexao.execute(
+                        """SELECT texto, inicio, fim FROM palavras_de_transcricao
+                           WHERE segmento_id = ? ORDER BY ordem""",
+                        (linha["id"],),
+                    ).fetchall()
+                ]
+            resultado.append(item)
+        return resultado
+
+    def consultar_clipe_no_instante(self, video_id: str, instante: float) -> dict | None:
+        """
+        Consulta qual clipe da timeline cobre um instante específico.
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo.
+            instante: Posição na timeline, em segundos.
+
+        Retorna:
+            Um dicionário com o clipe encontrado (id, faixa, nome,
+            intervalo e arquivo de origem), ou None quando nenhum clipe
+            cobre o instante informado.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id`` for vazio ou
+                ``instante`` for negativo.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+        if instante < 0:
+            raise ErroDeConsultaInvalida("O instante consultado não pode ser negativo.")
+
+        linha = self.conexao.execute(
+            """SELECT id, faixa_id, nome, inicio_na_timeline, fim_na_timeline, arquivo
+               FROM clipes
+               WHERE video_id = ? AND inicio_na_timeline <= ? AND fim_na_timeline >= ?
+               LIMIT 1""",
+            (video_id, instante, instante),
+        ).fetchone()
+        if linha is None:
+            return None
+        return {
+            "clipe_id": linha["id"], "faixa_id": linha["faixa_id"], "nome": linha["nome"],
+            "inicio": linha["inicio_na_timeline"], "fim": linha["fim_na_timeline"],
+            "arquivo": linha["arquivo"],
+        }
+
+    def listar_retakes_do_video(self, video_id: str) -> list[dict]:
+        """
+        Lista o resumo dos grupos de retake de um vídeo.
+
+        Não traz as tomadas nem as evidências completas de cada grupo —
+        use ``consultar_detalhes_do_retake`` para descer a esse nível
+        quando o agente já tiver decidido qual grupo analisar.
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo.
+
+        Retorna:
+            Lista de dicionários com o resumo de cada grupo (tipo,
+            confiança, total de tomadas, intervalo coberto e a tomada de
+            maior confiança). Lista vazia quando o vídeo não tem retakes.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id`` for vazio.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+
+        grupos = self.conexao.execute(
+            """SELECT id, tipo, confianca FROM grupos_de_retake
+               WHERE video_id = ? ORDER BY criado_em""",
+            (video_id,),
+        ).fetchall()
+        resultado = []
+        for grupo in grupos:
+            extremos = self.conexao.execute(
+                """SELECT COUNT(*) AS n, MIN(inicio) AS inicio, MAX(fim) AS fim
+                   FROM tomadas_de_retake WHERE grupo_id = ?""",
+                (grupo["id"],),
+            ).fetchone()
+            tomada_principal = self.conexao.execute(
+                """SELECT fala_id, inicio, fim FROM tomadas_de_retake
+                   WHERE grupo_id = ? ORDER BY confianca DESC LIMIT 1""",
+                (grupo["id"],),
+            ).fetchone()
+            resultado.append({
+                "grupo_id": grupo["id"], "tipo": grupo["tipo"], "confianca": grupo["confianca"],
+                "total_tomadas": extremos["n"], "inicio": extremos["inicio"],
+                "fim": extremos["fim"],
+                "tomada_principal": (
+                    {"fala_id": tomada_principal["fala_id"], "inicio": tomada_principal["inicio"],
+                     "fim": tomada_principal["fim"]} if tomada_principal else None
+                ),
+            })
+        return resultado
+
+    def consultar_detalhes_do_retake(self, grupo_id: str) -> dict | None:
+        """
+        Consulta as tomadas e evidências completas de um grupo de retake específico.
+
+        Parâmetros:
+            grupo_id: Identificador do grupo de retake (ex.: ``retake_421fa7``).
+
+        Retorna:
+            Um dicionário com tipo, confiança, a lista completa de
+            tomadas (ordem, fala, intervalo, texto) e a lista completa de
+            evidências (tipo, descrição, valor) do grupo, ou None quando
+            o grupo não existe.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``grupo_id`` for vazio.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("grupo_id", grupo_id)
+
+        grupo = self.conexao.execute(
+            "SELECT id, video_id, faixa_id, tipo, confianca FROM grupos_de_retake WHERE id = ?",
+            (grupo_id,),
+        ).fetchone()
+        if grupo is None:
+            return None
+        tomadas = [
+            {"ordem": t["ordem"], "fala_id": t["fala_id"], "inicio": t["inicio"], "fim": t["fim"],
+             "texto": t["texto"], "confianca": t["confianca"]}
+            for t in self.conexao.execute(
+                """SELECT ordem, fala_id, inicio, fim, texto, confianca
+                   FROM tomadas_de_retake WHERE grupo_id = ? ORDER BY ordem""",
+                (grupo_id,),
+            ).fetchall()
+        ]
+        evidencias = [
+            {"tipo": e["tipo"], "descricao": e["descricao"], "valor": e["valor"]}
+            for e in self.conexao.execute(
+                "SELECT tipo, descricao, valor FROM evidencias_de_retake WHERE grupo_id = ?",
+                (grupo_id,),
+            ).fetchall()
+        ]
+        return {
+            "grupo_id": grupo["id"], "tipo": grupo["tipo"], "confianca": grupo["confianca"],
+            "tomadas": tomadas, "evidencias": evidencias,
+        }
+
+    def listar_evidencias_visuais_do_clipe(
+        self,
+        video_id: str,
+        clipe_id: str,
+        tipo: str | None = None,
+        confianca_minima: float | None = None,
+    ) -> list[dict]:
+        """
+        Lista as evidências visuais de um clipe (qualidade, rosto, composição, tremor...).
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo.
+            clipe_id: Identificador do clipe dentro da timeline do vídeo.
+            tipo: Quando informado, filtra só as evidências desse tipo
+                (ex.: ``"qualidade"``, ``"rosto"``). Recomendado sempre
+                que o agente já souber o que procura, para reduzir o
+                tamanho da resposta.
+            confianca_minima: Quando informado, descarta evidências com
+                confiança abaixo desse valor.
+
+        Retorna:
+            Lista de dicionários com tipo, intervalo, valor (payload
+            próprio de cada analisador), confiança e provider de cada
+            evidência. Lista vazia quando não há evidências que atendam
+            ao filtro.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id``/``clipe_id`` forem
+                vazios ou ``confianca_minima`` estiver fora de [0.0, 1.0].
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+        self._validar_texto_obrigatorio("clipe_id", clipe_id)
+        self._validar_confianca(confianca_minima)
+
+        condicoes = ["video_id = ?", "clipe_id = ?"]
+        parametros: list = [video_id, clipe_id]
+        self._acrescentar_se_definido(condicoes, parametros, "tipo = ?", tipo)
+        self._acrescentar_se_definido(
+            condicoes, parametros, "(confianca IS NULL OR confianca >= ?)", confianca_minima)
+
+        linhas = self.conexao.execute(
+            f"""SELECT tipo, inicio, fim, valor, confianca, provider
+                FROM evidencias_visuais
+                WHERE {self._clausula_where(condicoes)}
+                ORDER BY inicio""",
+            parametros,
+        ).fetchall()
+        return [
+            {"tipo": linha["tipo"], "inicio": linha["inicio"], "fim": linha["fim"],
+             "valor": json.loads(linha["valor"]), "confianca": linha["confianca"],
+             "provider": linha["provider"]}
+            for linha in linhas
+        ]
+
+    def listar_cenas_do_video(self, video_id: str, clipe_id: str | None = None) -> list[dict]:
+        """
+        Lista os cortes de cena detectados no vídeo, ou só de um clipe específico.
+
+        Parâmetros:
+            video_id: Identificador do vídeo.
+            clipe_id: Quando informado, restringe o resultado às cenas
+                desse clipe. Quando None, traz as cenas do vídeo inteiro.
+
+        Retorna:
+            Lista de dicionários com clipe, intervalo e confiança de cada
+            cena, ordenados pela posição na timeline. Lista vazia quando
+            não há cenas detectadas.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``video_id`` for vazio.
+        """
+        self._validar_texto_obrigatorio("video_id", video_id)
+
+        condicoes = ["video_id = ?"]
+        parametros: list = [video_id]
+        self._acrescentar_se_definido(condicoes, parametros, "clipe_id = ?", clipe_id)
+
+        linhas = self.conexao.execute(
+            f"""SELECT clipe_id, inicio, fim, confianca FROM cenas
+                WHERE {self._clausula_where(condicoes)} ORDER BY inicio""",
+            parametros,
+        ).fetchall()
+        return [
+            {"clipe_id": linha["clipe_id"], "inicio": linha["inicio"], "fim": linha["fim"],
+             "confianca": linha["confianca"]}
+            for linha in linhas
+        ]
+
+    @staticmethod
+    def _clausula_where(condicoes: list[str]) -> str:
+        """Monta a cláusula ``WHERE`` a partir das condições já validadas."""
+        return " AND ".join(condicoes)
+
+    @staticmethod
+    def _acrescentar_se_definido(
+        condicoes: list[str], parametros: list, fragmento_sql: str, valor: object,
+    ) -> None:
+        """
+        Acrescenta um filtro opcional à consulta, apenas quando o valor foi informado.
+
+        Centraliza o padrão repetido de "só filtra por este campo quando
+        o chamador passou um valor", usado por várias consultas deste
+        módulo para evitar duplicar a montagem do ``WHERE`` dinâmico.
+
+        Parâmetros:
+            condicoes: Lista de condições SQL já acumuladas (alterada
+                no local).
+            parametros: Lista de parâmetros posicionais já acumulados
+                (alterada no local).
+            fragmento_sql: Condição SQL com um único placeholder ``?``.
+            valor: Valor do filtro. Quando None, nada é acrescentado.
+        """
+        if valor is not None:
+            condicoes.append(fragmento_sql)
+            parametros.append(valor)
+
+    @staticmethod
+    def _validar_texto_obrigatorio(nome_do_campo: str, valor: str) -> None:
+        """
+        Garante que um identificador obrigatório foi informado e não é vazio.
+
+        Parâmetros:
+            nome_do_campo: Nome do parâmetro, usado na mensagem de erro.
+            valor: Valor recebido para o campo.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``valor`` for None, vazio ou
+                composto só por espaços.
+        """
+        if not valor or not str(valor).strip():
+            raise ErroDeConsultaInvalida(
+                f"O campo '{nome_do_campo}' é obrigatório e não pode ser vazio.")
+
+    @staticmethod
+    def _validar_intervalo(inicio: float, fim: float | None) -> None:
+        """
+        Garante que um intervalo de tempo é consistente.
+
+        Parâmetros:
+            inicio: Início do intervalo, em segundos.
+            fim: Fim do intervalo, em segundos, ou None quando não há limite.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando ``inicio`` for negativo ou
+                ``fim`` for anterior a ``inicio``.
+        """
+        if inicio < 0:
+            raise ErroDeConsultaInvalida("O início do intervalo não pode ser negativo.")
+        if fim is not None and fim < inicio:
+            raise ErroDeConsultaInvalida("O fim do intervalo não pode ser anterior ao início.")
+
+    @staticmethod
+    def _validar_confianca(confianca_minima: float | None) -> None:
+        """
+        Garante que um limiar de confiança está dentro da faixa válida.
+
+        Parâmetros:
+            confianca_minima: Valor a validar, ou None quando não informado.
+
+        Pode gerar:
+            ErroDeConsultaInvalida: quando o valor estiver fora de
+                [0.0, 1.0].
+        """
+        if confianca_minima is not None and not (0.0 <= confianca_minima <= 1.0):
+            raise ErroDeConsultaInvalida("confianca_minima deve estar entre 0.0 e 1.0.")
@@ -0,0 +1,166 @@
+"""DDL do banco SQLite de análises (vídeo, imagem e áudio)."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import sqlite3
+
+_DDL = """
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS videos (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    nome TEXT,
+    duracao REAL,
+    taxa_de_quadros REAL,
+    largura INTEGER,
+    altura INTEGER,
+    criado_em TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS faixas (
+    id TEXT NOT NULL,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    nome TEXT,
+    tipo TEXT,
+    indice INTEGER,
+    PRIMARY KEY (video_id, id)
+);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS clipes (
+    id TEXT NOT NULL,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    faixa_id TEXT NOT NULL,
+    nome TEXT,
+    inicio_na_timeline REAL NOT NULL,
+    fim_na_timeline REAL NOT NULL,
+    inicio_na_origem REAL,
+    fim_na_origem REAL,
+    arquivo TEXT,
+    offline INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+    metadados TEXT,
+    PRIMARY KEY (video_id, id),
+    FOREIGN KEY (video_id, faixa_id) REFERENCES faixas(video_id, id) ON DELETE CASCADE
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_clipes_faixa ON clipes(video_id, faixa_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS arquivos (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    video_id TEXT REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    caminho TEXT NOT NULL,
+    formato TEXT,
+    duracao REAL,
+    codec_de_video TEXT,
+    codec_de_audio TEXT,
+    largura INTEGER,
+    altura INTEGER,
+    taxa_de_quadros REAL,
+    canais_de_audio INTEGER,
+    taxa_de_amostragem INTEGER,
+    tamanho_em_bytes INTEGER,
+    orientacao TEXT,
+    timecode TEXT,
+    hash_do_conteudo TEXT,
+    UNIQUE (video_id, caminho)
+);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS analises_versao (
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    etapa TEXT NOT NULL,
+    hash_versao TEXT NOT NULL,
+    concluido_em TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
+    PRIMARY KEY (video_id, etapa)
+);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS segmentos_de_transcricao (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    clipe_id TEXT NOT NULL,
+    inicio REAL NOT NULL,
+    fim REAL NOT NULL,
+    texto TEXT NOT NULL,
+    confianca REAL,
+    falante TEXT,
+    voz_aparente TEXT,
+    confianca_voz REAL,
+    emocao TEXT,
+    confianca_emocao REAL,
+    caracteristicas_acusticas TEXT
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_segmentos_video_clipe
+    ON segmentos_de_transcricao(video_id, clipe_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS palavras_de_transcricao (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    segmento_id INTEGER NOT NULL REFERENCES segmentos_de_transcricao(id) ON DELETE CASCADE,
+    ordem INTEGER NOT NULL,
+    texto TEXT NOT NULL,
+    inicio REAL NOT NULL,
+    fim REAL NOT NULL,
+    confianca REAL,
+    falante TEXT
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_palavras_segmento ON palavras_de_transcricao(segmento_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS evidencias_visuais (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    clipe_id TEXT NOT NULL,
+    tipo TEXT NOT NULL,
+    inicio REAL NOT NULL,
+    fim REAL NOT NULL,
+    valor TEXT NOT NULL,
+    confianca REAL,
+    provider TEXT NOT NULL,
+    modelo TEXT
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_evidencias_video_clipe
+    ON evidencias_visuais(video_id, clipe_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS cenas (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    clipe_id TEXT,
+    inicio REAL NOT NULL,
+    fim REAL NOT NULL,
+    confianca REAL,
+    referencias TEXT
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cenas_video ON cenas(video_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS grupos_de_retake (
+    id TEXT PRIMARY KEY,
+    video_id TEXT NOT NULL REFERENCES videos(id) ON DELETE CASCADE,
+    faixa_id TEXT NOT NULL,
+    tipo TEXT NOT NULL,
+    confianca REAL NOT NULL,
+    criado_em TEXT NOT NULL
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_grupos_video ON grupos_de_retake(video_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS tomadas_de_retake (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    grupo_id TEXT NOT NULL REFERENCES grupos_de_retake(id) ON DELETE CASCADE,
+    ordem INTEGER NOT NULL,
+    fala_id TEXT NOT NULL,
+    segmento_id TEXT NOT NULL,
+    inicio REAL NOT NULL,
+    fim REAL NOT NULL,
+    texto TEXT NOT NULL,
+    similaridade_com_anterior REAL NOT NULL,
+    confianca REAL NOT NULL
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tomadas_grupo ON tomadas_de_retake(grupo_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS evidencias_de_retake (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    grupo_id TEXT NOT NULL REFERENCES grupos_de_retake(id) ON DELETE CASCADE,
+    tipo TEXT NOT NULL,
+    descricao TEXT NOT NULL,
+    valor REAL
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_evidencias_retake_grupo ON evidencias_de_retake(grupo_id);
+"""
+
+
+def criar_esquema(conexao: sqlite3.Connection) -> None:
+    """Cria (de forma idempotente) todas as tabelas do banco de análises."""
+    conexao.executescript(_DDL)
+    conexao.commit()
@@ -0,0 +1,145 @@
+"""Persistência SQLite de metadados de arquivo, transcrição e evidências visuais.
+
+Complementa ``RepositorioDeRetakesSQLite`` gravando o restante do que o
+``ContextoDeAnalise`` do pipeline produz e que hoje só vive em memória
+(metadados técnicos) ou em cache JSON por arquivo (transcrição).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+from typing import Iterable
+
+from ..integracoes.midia.extracao_de_metadados import MetadadosDoArquivo
+from ..scanner.modelos import Cena, EvidenciaVisual, PalavraDeTranscricao, SegmentoDeTranscricao
+from ..scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
+from .conexao import abrir_banco
+
+
+class RepositorioDeAnalisesSQLite:
+    """Grava metadados de arquivo, transcrição e evidências/cenas visuais."""
+
+    def __init__(self, banco: str | Path | sqlite3.Connection = ".jhonny/analises.db") -> None:
+        self.conexao = banco if isinstance(banco, sqlite3.Connection) else abrir_banco(banco)
+
+    def _garantir_video(self, video_id: str) -> None:
+        self.conexao.execute("INSERT OR IGNORE INTO videos (id) VALUES (?)", (video_id,))
+
+    def registrar_metadados_de_arquivo(
+        self, video_id: str, metadados: MetadadosDoArquivo, hash_do_conteudo: str | None = None,
+    ) -> None:
+        with self.conexao:
+            self._garantir_video(video_id)
+            self.conexao.execute(
+                """INSERT INTO arquivos
+                   (video_id, caminho, formato, duracao, codec_de_video, codec_de_audio,
+                    largura, altura, taxa_de_quadros, canais_de_audio, taxa_de_amostragem,
+                    tamanho_em_bytes, orientacao, timecode, hash_do_conteudo)
+                   VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+                   ON CONFLICT (video_id, caminho) DO UPDATE SET
+                       formato = excluded.formato, duracao = excluded.duracao,
+                       codec_de_video = excluded.codec_de_video,
+                       codec_de_audio = excluded.codec_de_audio,
+                       largura = excluded.largura, altura = excluded.altura,
+                       taxa_de_quadros = excluded.taxa_de_quadros,
+                       canais_de_audio = excluded.canais_de_audio,
+                       taxa_de_amostragem = excluded.taxa_de_amostragem,
+                       tamanho_em_bytes = excluded.tamanho_em_bytes,
+                       orientacao = excluded.orientacao, timecode = excluded.timecode,
+                       hash_do_conteudo = excluded.hash_do_conteudo""",
+                (video_id, str(metadados.caminho), metadados.formato, metadados.duracao,
+                 metadados.codec_de_video, metadados.codec_de_audio, metadados.largura,
+                 metadados.altura, metadados.taxa_de_quadros, metadados.canais_de_audio,
+                 metadados.taxa_de_amostragem, metadados.tamanho_em_bytes,
+                 metadados.orientacao, metadados.timecode, hash_do_conteudo),
+            )
+
+    def registrar_transcricoes(
+        self, video_id: str, transcricoes: Iterable[TranscricaoDoClipe],
+    ) -> None:
+        with self.conexao:
+            self._garantir_video(video_id)
+            for transcricao in transcricoes:
+                for segmento in transcricao.segmentos:
+                    self._inserir_segmento(video_id, transcricao.identificador_do_clipe, segmento)
+
+    def _inserir_segmento(
+        self, video_id: str, clipe_id: str, segmento: SegmentoDeTranscricao,
+    ) -> int:
+        cursor = self.conexao.execute(
+            """INSERT INTO segmentos_de_transcricao
+               (video_id, clipe_id, inicio, fim, texto, confianca, falante, voz_aparente,
+                confianca_voz, emocao, confianca_emocao, caracteristicas_acusticas)
+               VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+            (video_id, clipe_id, segmento.inicio, segmento.fim, segmento.texto,
+             segmento.confianca, segmento.falante, segmento.voz_aparente,
+             segmento.confianca_voz, segmento.emocao, segmento.confianca_emocao,
+             json.dumps(segmento.caracteristicas_acusticas, ensure_ascii=False)),
+        )
+        segmento_id = cursor.lastrowid
+        for ordem, palavra in enumerate(segmento.palavras):
+            self.conexao.execute(
+                """INSERT INTO palavras_de_transcricao
+                   (segmento_id, ordem, texto, inicio, fim, confianca, falante)
+                   VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                (segmento_id, ordem, palavra.texto, palavra.inicio, palavra.fim,
+                 palavra.confianca, palavra.falante),
+            )
+        return segmento_id
+
+    def carregar_transcricoes(self, video_id: str, clipe_id: str) -> list[SegmentoDeTranscricao]:
+        segmentos: list[SegmentoDeTranscricao] = []
+        for linha in self.conexao.execute(
+            """SELECT * FROM segmentos_de_transcricao
+               WHERE video_id = ? AND clipe_id = ? ORDER BY inicio""",
+            (video_id, clipe_id),
+        ).fetchall():
+            palavras = tuple(
+                PalavraDeTranscricao(
+                    texto=item["texto"], inicio=item["inicio"], fim=item["fim"],
+                    confianca=item["confianca"], falante=item["falante"],
+                )
+                for item in self.conexao.execute(
+                    "SELECT * FROM palavras_de_transcricao WHERE segmento_id = ? ORDER BY ordem",
+                    (linha["id"],),
+                ).fetchall()
+            )
+            segmentos.append(SegmentoDeTranscricao(
+                inicio=linha["inicio"], fim=linha["fim"], texto=linha["texto"],
+                confianca=linha["confianca"], palavras=palavras,
+                emocao=linha["emocao"], confianca_emocao=linha["confianca_emocao"],
+                caracteristicas_acusticas=json.loads(linha["caracteristicas_acusticas"] or "{}"),
+                falante=linha["falante"], voz_aparente=linha["voz_aparente"],
+                confianca_voz=linha["confianca_voz"],
+            ))
+        return segmentos
+
+    def registrar_evidencias_visuais(
+        self, video_id: str, clipe_id: str, evidencias: Iterable[EvidenciaVisual],
+    ) -> None:
+        with self.conexao:
+            self._garantir_video(video_id)
+            for evidencia in evidencias:
+                self.conexao.execute(
+                    """INSERT INTO evidencias_visuais
+                       (video_id, clipe_id, tipo, inicio, fim, valor, confianca, provider, modelo)
+                       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                    (video_id, clipe_id, evidencia.tipo, evidencia.inicio, evidencia.fim,
+                     json.dumps(evidencia.valor, ensure_ascii=False), evidencia.confianca,
+                     evidencia.provider, evidencia.modelo),
+                )
+
+    def registrar_cenas(
+        self, video_id: str, cenas: Iterable[Cena], clipe_id: str | None = None,
+    ) -> None:
+        with self.conexao:
+            self._garantir_video(video_id)
+            for cena in cenas:
+                self.conexao.execute(
+                    """INSERT INTO cenas (video_id, clipe_id, inicio, fim, confianca, referencias)
+                       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                    (video_id, clipe_id, cena.inicio, cena.fim, cena.confianca,
+                     json.dumps(list(cena.referencias))),
+                )
@@ -0,0 +1,147 @@
+"""Persistência SQLite dos grupos de retakes.
+
+Implementação alternativa a ``scanner/retakes/repositorio_de_retakes.RepositorioDeRetakes``,
+com a mesma interface pública (``registrar``/``carregar``/``ja_analisado``), gravando nas
+tabelas ``grupos_de_retake``, ``tomadas_de_retake`` e ``evidencias_de_retake`` e usando
+``analises_versao`` (etapa ``"retakes"``) para a idempotência por hash de versão.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import hashlib
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+from typing import Iterable
+
+from ..scanner.retakes.modelos_de_retakes import EvidenciaDeRetake, GrupoDeRetake, TomadaDeRetake
+from .conexao import abrir_banco
+
+VERSAO_REGRA_FALAS = 1
+VERSAO_REGRA_TEXTO = 1
+VERSAO_MODELO_PADRAO = "lexico"
+ETAPA = "retakes"
+
+
+class RepositorioDeRetakesSQLite:
+    """Persiste e recupera grupos de retakes em um banco SQLite."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        banco: str | Path | sqlite3.Connection = ".jhonny/analises.db",
+        versao_transcricao: str = "1",
+        versao_regras: str = f"regras:{VERSAO_REGRA_FALAS}.{VERSAO_REGRA_TEXTO}",
+        versao_modelo: str = VERSAO_MODELO_PADRAO,
+    ) -> None:
+        self.conexao = banco if isinstance(banco, sqlite3.Connection) else abrir_banco(banco)
+        self.versao_transcricao = versao_transcricao
+        self.versao_regras = versao_regras
+        self.versao_modelo = versao_modelo
+
+    def _hash_de_identificacao(self, video_id: str, versao_visual: str = "sem_visual") -> str:
+        origem = "|".join([video_id, self.versao_transcricao, self.versao_regras,
+                           self.versao_modelo, versao_visual])
+        return hashlib.sha256(origem.encode("utf-8")).hexdigest()[:12]
+
+    def ja_analisado(self, video_id: str, versao_visual: str = "sem_visual") -> bool:
+        """Verdadeiro se o vídeo já foi analisado com exatamente estas versões."""
+        linha = self.conexao.execute(
+            "SELECT hash_versao FROM analises_versao WHERE video_id = ? AND etapa = ?",
+            (video_id, ETAPA),
+        ).fetchone()
+        if linha is None:
+            return False
+        return linha["hash_versao"] == self._hash_de_identificacao(video_id, versao_visual)
+
+    def registrar(
+        self,
+        video_id: str,
+        grupos: Iterable[GrupoDeRetake],
+        versao_visual: str = "sem_visual",
+    ) -> None:
+        """Grava os grupos de forma idempotente (substitui os grupos anteriores do vídeo)."""
+        grupos = list(grupos)
+        with self.conexao:
+            self.conexao.execute(
+                "INSERT OR IGNORE INTO videos (id) VALUES (?)", (video_id,)
+            )
+            self.conexao.execute(
+                "DELETE FROM grupos_de_retake WHERE video_id = ?", (video_id,)
+            )
+            for grupo in grupos:
+                self.conexao.execute(
+                    """INSERT INTO grupos_de_retake
+                       (id, video_id, faixa_id, tipo, confianca, criado_em)
+                       VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                    (grupo.id, grupo.video_id, grupo.faixa_id, grupo.tipo,
+                     grupo.confianca, grupo.criado_em),
+                )
+                for tomada in grupo.tomadas:
+                    self.conexao.execute(
+                        """INSERT INTO tomadas_de_retake
+                           (grupo_id, ordem, fala_id, segmento_id, inicio, fim, texto,
+                            similaridade_com_anterior, confianca)
+                           VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                        (grupo.id, tomada.ordem, tomada.fala_id, tomada.segmento_id,
+                         tomada.inicio, tomada.fim, tomada.texto,
+                         tomada.similaridade_com_anterior, tomada.confianca),
+                    )
+                for evidencia in grupo.evidencias:
+                    self.conexao.execute(
+                        """INSERT INTO evidencias_de_retake (grupo_id, tipo, descricao, valor)
+                           VALUES (?, ?, ?, ?)""",
+                        (grupo.id, evidencia.tipo, evidencia.descricao, evidencia.valor),
+                    )
+            self.conexao.execute(
+                """INSERT INTO analises_versao (video_id, etapa, hash_versao)
+                   VALUES (?, ?, ?)
+                   ON CONFLICT (video_id, etapa)
+                   DO UPDATE SET hash_versao = excluded.hash_versao,
+                                 concluido_em = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')""",
+                (video_id, ETAPA, self._hash_de_identificacao(video_id, versao_visual)),
+            )
+
+    def carregar(self, video_id: str) -> list[GrupoDeRetake]:
+        """Carrega os grupos já persistidos para o vídeo."""
+        linhas_de_grupos = self.conexao.execute(
+            "SELECT * FROM grupos_de_retake WHERE video_id = ? ORDER BY criado_em",
+            (video_id,),
+        ).fetchall()
+
+        grupos: list[GrupoDeRetake] = []
+        for linha in linhas_de_grupos:
+            tomadas = [
+                TomadaDeRetake(
+                    ordem=item["ordem"],
+                    fala_id=item["fala_id"],
+                    segmento_id=item["segmento_id"],
+                    inicio=item["inicio"],
+                    fim=item["fim"],
+                    texto=item["texto"],
+                    similaridade_com_anterior=item["similaridade_com_anterior"],
+                    confianca=item["confianca"],
+                )
+                for item in self.conexao.execute(
+                    "SELECT * FROM tomadas_de_retake WHERE grupo_id = ? ORDER BY ordem",
+                    (linha["id"],),
+                ).fetchall()
+            ]
+            evidencias = [
+                EvidenciaDeRetake(
+                    tipo=item["tipo"], descricao=item["descricao"], valor=item["valor"],
+                )
+                for item in self.conexao.execute(
+                    "SELECT * FROM evidencias_de_retake WHERE grupo_id = ? ORDER BY id",
+                    (linha["id"],),
+                ).fetchall()
+            ]
+            grupos.append(GrupoDeRetake(
+                id=linha["id"],
+                video_id=linha["video_id"],
+                faixa_id=linha["faixa_id"],
+                tipo=linha["tipo"],
+                confianca=linha["confianca"],
+                tomadas=tomadas,
+                evidencias=evidencias,
+                criado_em=linha["criado_em"],
+            ))
+        return grupos
@@ -0,0 +1,102 @@
+"""Persistência SQLite da estrutura da timeline (faixas e clipes).
+
+É a "coluna vertebral" que liga os `clipe_id`/`video_id` usados em
+transcrição, evidências visuais e retakes de volta à timeline real —
+para que um agente de edição possa navegar tudo por consultas SQL, sem
+precisar reabrir os arquivos de origem ou o projeto de edição.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+
+from ..dominio.entidades.modelos import Clipe, Faixa, IntervaloDeTempo, Timeline
+from .conexao import abrir_banco
+
+
+class RepositorioDeTimelineSQLite:
+    """Grava e recarrega uma `Timeline` (faixas e clipes) por vídeo."""
+
+    def __init__(self, banco: str | Path | sqlite3.Connection = ".jhonny/analises.db") -> None:
+        self.conexao = banco if isinstance(banco, sqlite3.Connection) else abrir_banco(banco)
+
+    def registrar_timeline(self, timeline: Timeline) -> None:
+        """Grava a timeline de forma idempotente (substitui faixas/clipes anteriores)."""
+        video_id = timeline.identificador
+        with self.conexao:
+            self.conexao.execute(
+                """INSERT INTO videos (id, nome, duracao, taxa_de_quadros, largura, altura)
+                   VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
+                   ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET
+                       nome = excluded.nome, duracao = excluded.duracao,
+                       taxa_de_quadros = excluded.taxa_de_quadros,
+                       largura = excluded.largura, altura = excluded.altura""",
+                (video_id, timeline.nome, timeline.duracao, timeline.taxa_de_quadros,
+                 timeline.largura, timeline.altura),
+            )
+            # CASCADE em clipes/faixas cuida da limpeza ao apagar as faixas do vídeo.
+            self.conexao.execute("DELETE FROM faixas WHERE video_id = ?", (video_id,))
+            for faixa in timeline.faixas:
+                self.conexao.execute(
+                    "INSERT INTO faixas (id, video_id, nome, tipo, indice) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
+                    (faixa.identificador, video_id, faixa.nome, faixa.tipo, faixa.indice),
+                )
+                for clipe in faixa.clipes:
+                    origem = clipe.intervalo_na_origem
+                    self.conexao.execute(
+                        """INSERT INTO clipes
+                           (id, video_id, faixa_id, nome, inicio_na_timeline, fim_na_timeline,
+                            inicio_na_origem, fim_na_origem, arquivo, offline, metadados)
+                           VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
+                        (clipe.identificador, video_id, faixa.identificador, clipe.nome,
+                         clipe.intervalo_na_timeline.inicio, clipe.intervalo_na_timeline.fim,
+                         origem.inicio if origem else None, origem.fim if origem else None,
+                         clipe.arquivo, int(clipe.offline),
+                         json.dumps(clipe.metadados, ensure_ascii=False)),
+                    )
+
+    def carregar_timeline(self, video_id: str) -> Timeline | None:
+        """Reconstrói a `Timeline` (faixas e clipes) a partir do banco."""
+        video = self.conexao.execute(
+            "SELECT * FROM videos WHERE id = ?", (video_id,),
+        ).fetchone()
+        if video is None:
+            return None
+
+        faixas: list[Faixa] = []
+        for linha_faixa in self.conexao.execute(
+            "SELECT * FROM faixas WHERE video_id = ? ORDER BY indice", (video_id,),
+        ).fetchall():
+            clipes = [
+                Clipe(
+                    identificador=item["id"],
+                    nome=item["nome"],
+                    intervalo_na_timeline=IntervaloDeTempo(
+                        item["inicio_na_timeline"], item["fim_na_timeline"]),
+                    intervalo_na_origem=(
+                        IntervaloDeTempo(item["inicio_na_origem"], item["fim_na_origem"])
+                        if item["inicio_na_origem"] is not None else None
+                    ),
+                    arquivo=item["arquivo"],
+                    identificador_da_faixa=item["faixa_id"],
+                    offline=bool(item["offline"]),
+                    metadados=json.loads(item["metadados"] or "{}"),
+                )
+                for item in self.conexao.execute(
+                    "SELECT * FROM clipes WHERE video_id = ? AND faixa_id = ? "
+                    "ORDER BY inicio_na_timeline",
+                    (video_id, linha_faixa["id"]),
+                ).fetchall()
+            ]
+            faixas.append(Faixa(
+                identificador=linha_faixa["id"], nome=linha_faixa["nome"],
+                tipo=linha_faixa["tipo"], indice=linha_faixa["indice"], clipes=clipes,
+            ))
+
+        return Timeline(
+            identificador=video["id"], nome=video["nome"], duracao=video["duracao"],
+            taxa_de_quadros=video["taxa_de_quadros"], largura=video["largura"],
+            altura=video["altura"], faixas=faixas,
+        )
@@ -9,9 +9,13 @@ from .visual import (AnaliseVisualDaTimeline, DetectorDeCenas, ResultadoVisualDo
                     criar_detector_apple_vision, criar_detector_visual_local)
 from .relatorio_visual import gerar_relatorio_visual, gerar_resumo_visual_markdown
 from .configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
+from .retakes import (AgrupadorDeTakes, CoordenadorDeRetakes, DeteccaoDeRetakes,
+                      Fala, GrupoDeRetake)

 __all__ = ["AnaliseVisualDaTimeline", "AnalisadorDeTimeline", "ArquivoDescoberto",
-           "Cena", "CenaVisual", "ContextoDeAnalise", "criar_detector_apple_vision", "criar_detector_visual_local", "DescobertaDeArquivos", "DetectorDeCenas",
+           "Cena", "CenaVisual", "ContextoDeAnalise", "criar_detector_apple_vision", "criar_detector_visual_local", "DeteccaoDeRetakes",
+           "DescobertaDeArquivos", "DetectorDeCenas",
+           "AgrupadorDeTakes", "CoordenadorDeRetakes", "Fala", "GrupoDeRetake",
           "ConfiguracaoVisualDoScanner",
           "EvidenciaVisual", "ErroDeAnalise", "Evento", "ExtracaoDeMetadados",
           "gerar_relatorio_visual",
@@ -9,12 +9,24 @@ RECURSOS_VISION = frozenset((
    "estetica", "codigos", "horizonte", "retangulos", "contornos", "segmentacao_de_pessoas",
 ))

+# Sensibilidades aceitas para a análise visual auxiliar e o limiar do
+# detector de cortes (PySceneDetect). Valores MENORES de limiar são mais
+# sensíveis — detectam mais cortes. O default segue o PySceneDetect (27).
+SENSIBILIDADES_VISUAIS: dict[str, float] = {
+    "muito_baixa": 45.0,
+    "baixa": 35.0,
+    "media": 27.0,
+    "alta": 20.0,
+    "muito_alta": 14.0,
+}
+

@dataclass(frozen=True)
 class ConfiguracaoVisualDoScanner:
    """Interface curta para uma execução de leitura visual da timeline."""

    intervalo_em_segundos: float = 1.0
+    resolucao_maxima: int = 1080
    faixas_de_video: tuple[int, ...] = ()
    faixas_de_audio: tuple[int, ...] = ()
    recursos_vision: frozenset[str] = RECURSOS_VISION
@@ -22,21 +34,37 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
    analisar_continuidade: bool = True
    preparar_reenquadramento: bool = False
    interpretar_cena: bool = True
+    # Análise visual auxiliar (PySceneDetect) — desligada por padrão.
+    usar_analise_visual: bool = False
+    detectar_cortes: bool = True
+    sensibilidade: str = "media"

    def __post_init__(self) -> None:
        if not 0.04 <= self.intervalo_em_segundos <= 60:
            raise ValueError("intervalo_em_segundos deve estar entre 0,04 e 60.")
+        if self.resolucao_maxima != 0 and not 240 <= self.resolucao_maxima <= 8640:
+            raise ValueError("resolucao_maxima deve ser 0 (original) ou estar entre 240 e 8640.")
        desconhecidos = self.recursos_vision - RECURSOS_VISION
        if desconhecidos:
            raise ValueError(f"Recursos Vision desconhecidos: {', '.join(sorted(desconhecidos))}")
        if any(indice < 0 for indice in self.faixas_de_video + self.faixas_de_audio):
            raise ValueError("Índices de faixa não podem ser negativos.")
+        if self.sensibilidade not in SENSIBILIDADES_VISUAIS:
+            raise ValueError(
+                f"Sensibilidade inválida: {self.sensibilidade}. "
+                f"Use um de {', '.join(SENSIBILIDADES_VISUAIS)}.")
+
+    @property
+    def limiar_de_corte(self) -> float:
+        """Limiar do ContentDetector para a sensibilidade configurada."""
+        return SENSIBILIDADES_VISUAIS[self.sensibilidade]

    @classmethod
    def de_dict(cls, dados: dict[str, Any]) -> "ConfiguracaoVisualDoScanner":
        """Lê o mesmo JSON produzido pelo painel, sem vazar detalhes de adapters."""
        return cls(
            intervalo_em_segundos=float(dados.get("intervalo_em_segundos", 1)),
+            resolucao_maxima=int(dados.get("resolucao_maxima", 1080)),
            faixas_de_video=tuple(sorted(set(int(item) for item in dados.get("faixas_de_video", ())))),
            faixas_de_audio=tuple(sorted(set(int(item) for item in dados.get("faixas_de_audio", ())))),
            recursos_vision=frozenset(dados.get("recursos_vision", RECURSOS_VISION)),
@@ -44,12 +72,16 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
            analisar_continuidade=bool(dados.get("analisar_continuidade", True)),
            preparar_reenquadramento=bool(dados.get("preparar_reenquadramento", False)),
            interpretar_cena=bool(dados.get("interpretar_cena", True)),
+            usar_analise_visual=bool(dados.get("usar_analise_visual", False)),
+            detectar_cortes=bool(dados.get("detectar_cortes", True)),
+            sensibilidade=str(dados.get("sensibilidade", "media")),
        )

    def para_dict(self) -> dict[str, Any]:
        return {
            "versao": 1,
            "intervalo_em_segundos": self.intervalo_em_segundos,
+            "resolucao_maxima": self.resolucao_maxima,
            "faixas_de_video": list(self.faixas_de_video),
            "faixas_de_audio": list(self.faixas_de_audio),
            "recursos_vision": sorted(self.recursos_vision),
@@ -57,4 +89,7 @@ class ConfiguracaoVisualDoScanner:
            "analisar_continuidade": self.analisar_continuidade,
            "preparar_reenquadramento": self.preparar_reenquadramento,
            "interpretar_cena": self.interpretar_cena,
+            "usar_analise_visual": self.usar_analise_visual,
+            "detectar_cortes": self.detectar_cortes,
+            "sensibilidade": self.sensibilidade,
        }
@@ -18,6 +18,7 @@ class ContextoDeAnalise:
    eventos: list[Any] = field(default_factory=list)
    arquivos: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
    metadados_dos_arquivos: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
+    retakes: Any = None


 class Analisador(Protocol):
@@ -0,0 +1,92 @@
+"""Submódulo de detecção de retakes do scanner.
+
+Analisa a transcrição já existente para identificar possíveis retakes —
+repetições, reinícios e tomadas alternativas da mesma fala — gerando dados
+estruturados para a revisão na interface. Não corta, não apaga e não decide
+qual tomada usar.
+"""
+
+from .agrupador_de_takes import AgrupadorDeTakes
+from .analisador_de_intervalos import AnalisadorDeIntervalos
+from .classificador_de_retakes import (
+    CONTINUIDADE_DE_FALA,
+    POSSIVEL_RETAKE,
+    REPETICAO_DE_FRASE,
+    REPETICAO_DE_INICIO,
+    REPETICAO_PARCIAL,
+    RETAKE_CONFIRMADO,
+    SEM_INDICIO,
+    ClassificadorDeRetakes,
+    RegrasDeClassificacao,
+)
+from .carregador_de_artefatos import (
+    ArtefatoDeTranscricaoInvalido,
+    CarregadorDeArtefatosDeAudio,
+)
+from .comparador_de_falas import ComparadorDeFalas
+from .comparador_semantico import ComparadorSemantico
+from .coordenador_de_retakes import CoordenadorDeRetakes, ResultadoDaAnaliseDeRetakes
+from .deteccao_de_retakes import DeteccaoDeRetakes
+from .detector_de_reinicios import DetectorDeReinicios
+from .gerador_de_evidencias import GeradorDeEvidencias
+from .modelos_de_retakes import (
+    AgrupamentoDeFalas,
+    ClassificacaoDeRetake,
+    EvidenciaDeRetake,
+    Fala,
+    GrupoDeRetake,
+    ParAgrupado,
+    ResultadoDaComparacao,
+    ResultadoDoIntervalo,
+    SinalDeReinicio,
+    STATUS_CONFIRMADO,
+    STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS,
+    STATUS_IGNORADO,
+    STATUS_PENDENTE,
+    STATUS_REJEITADO,
+    TomadaDeRetake,
+)
+from .repositorio_de_retakes import (
+    GrupoDeRetakeInexistente,
+    RepositorioDeRetakes,
+)
+
+__all__ = [
+    "AgrupadorDeTakes",
+    "AgrupamentoDeFalas",
+    "AnalisadorDeIntervalos",
+    "ArtefatoDeTranscricaoInvalido",
+    "CarregadorDeArtefatosDeAudio",
+    "ClassificacaoDeRetake",
+    "ClassificadorDeRetakes",
+    "ComparadorDeFalas",
+    "ComparadorSemantico",
+    "CONTINUIDADE_DE_FALA",
+    "CoordenadorDeRetakes",
+    "DeteccaoDeRetakes",
+    "DetectorDeReinicios",
+    "EvidenciaDeRetake",
+    "Fala",
+    "GeradorDeEvidencias",
+    "GrupoDeRetake",
+    "GrupoDeRetakeInexistente",
+    "ParAgrupado",
+    "POSSIVEL_RETAKE",
+    "RegrasDeClassificacao",
+    "REPETICAO_DE_FRASE",
+    "REPETICAO_DE_INICIO",
+    "REPETICAO_PARCIAL",
+    "RepositorioDeRetakes",
+    "ResultadoDaAnaliseDeRetakes",
+    "ResultadoDaComparacao",
+    "ResultadoDoIntervalo",
+    "RETAKE_CONFIRMADO",
+    "SEM_INDICIO",
+    "SinalDeReinicio",
+    "STATUS_CONFIRMADO",
+    "STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS",
+    "STATUS_IGNORADO",
+    "STATUS_PENDENTE",
+    "STATUS_REJEITADO",
+    "TomadaDeRetake",
+]
@@ -69,6 +69,11 @@ class AdaptadorDeFalas:
        self.video_id = video_id
        self.faixa_id = faixa_id

+    @staticmethod
+    def normalizar(texto: str) -> str:
+        """Normaliza um texto (minúsculas, sem pontuação, sem espaços duplos)."""
+        return _normalizar(texto)
+
    def converter(
        self,
        transcricoes: Iterable[TranscricaoDoClipe],
@@ -84,20 +89,59 @@ class AdaptadorDeFalas:
            for segmento in transcricao.segmentos:
                if _e_ruido(segmento.texto):
                    continue
-                falas.append(Fala(
-                    id=f"{segmento_id}:{segmento.inicio:.3f}",
+                falas.append(self._fala_de_segmento(segmento, segmento_id, video_id, faixa_id))
+
+        return self._ordenar(falas)
+
+    def converter_de_segmentos(
+        self,
+        segmentos_por_clipe: Iterable[tuple[str, Iterable[object]]],
+        video_id: str | None = None,
+        faixa_id: str | None = None,
+    ) -> list[Fala]:
+        """Converte ``(segmento_id, [SegmentoDeTranscricao])`` em falas.
+
+        Usado quando a transcrição chega no ``ContextoDeAnalise`` do scanner
+        já como segmentos individuais (padrão do pipeline), em vez de
+        ``TranscricaoDoClipe``.
+        """
+        video_id = video_id or self.video_id or "video"
+        faixa_id = faixa_id or self.faixa_id or "faixa"
+
+        falas: list[Fala] = []
+        for segmento_id, segmentos in segmentos_por_clipe:
+            for segmento in segmentos:
+                if _e_ruido(getattr(segmento, "texto", "")):
+                    continue
+                falas.append(self._fala_de_segmento(segmento, segmento_id, video_id, faixa_id))
+        return self._ordenar(falas)
+
+    @staticmethod
+    def _fala_de_segmento(
+        segmento: object,
+        segmento_id: str,
+        video_id: str,
+        faixa_id: str,
+    ) -> Fala:
+        texto = str(getattr(segmento, "texto", "")).strip()
+        inicio = float(getattr(segmento, "inicio", 0.0))
+        fim = float(getattr(segmento, "fim", inicio))
+        return Fala(
+            id=f"{segmento_id}:{inicio:.3f}",
            video_id=video_id,
            faixa_id=faixa_id,
            segmento_id=segmento_id,
-                    ordem=-1,  # preenchida após a ordenação
-                    inicio=segmento.inicio,
-                    fim=segmento.fim,
-                    texto=segmento.texto,
-                    texto_normalizado=_normalizar(segmento.texto),
-                    palavras=segmento.palavras,
-                    falante=segmento.falante,
-                ))
+            ordem=-1,  # preenchida na ordenação
+            inicio=inicio,
+            fim=fim,
+            texto=texto,
+            texto_normalizado=_normalizar(texto),
+            palavras=getattr(segmento, "palavras", ()) or (),
+            falante=getattr(segmento, "falante", None),
+        )

+    @staticmethod
+    def _ordenar(falas: list[Fala]) -> list[Fala]:
        falas.sort(key=lambda item: (item.inicio, item.fim))
        for indice, fala in enumerate(falas):
            falas[indice] = Fala(
@@ -18,7 +18,6 @@ from .modelos_de_retakes import (
    AgrupamentoDeFalas,
    Fala,
    ParAgrupado,
-    ResultadoDoIntervalo,
    SinalDeReinicio,
 )

@@ -34,6 +33,10 @@ _JANELA_PADRAO = 5
 _ZONA_DE_DUVIDA_INFERIOR = 0.60
 _ZONA_DE_DUVIDA_SUPERIOR = 0.85

+# Janela após o início da segunda tentativa em que um corte visual ainda é
+# considerado "próximo" do possível retake (evidência fraca).
+_JANELA_VISUAL_PROXIMA = 3.0
+

 class AgrupadorDeTakes:
    """Gera grupos candidatos conectando falas semelhantes e próximas."""
@@ -52,8 +55,13 @@ class AgrupadorDeTakes:
        self.detector_de_reinicios = detector_de_reinicios
        self.janela = janela

-    def agrupar(self, falas: Iterable[Fala]) -> list[AgrupamentoDeFalas]:
+    def agrupar(
+        self,
+        falas: Iterable[Fala],
+        limites_de_cena: Iterable[float] | None = None,
+    ) -> list[AgrupamentoDeFalas]:
        falas = sorted(falas, key=lambda item: (item.ordem, item.inicio))
+        limites = sorted(limites_de_cena) if limites_de_cena else []
        sinais = {sinal.fala_id: sinal for sinal in self.detector_de_reinicios.detectar(falas)}
        arestas: list[tuple[int, int, ParAgrupado]] = []

@@ -63,7 +71,7 @@ class AgrupadorDeTakes:
                fala_b = falas[jindice]
                if fala_a.faixa_id != fala_b.faixa_id:
                    continue
-                par = self._avaliar_par(fala_a, fala_b, sinais)
+                par = self._avaliar_par(fala_a, fala_b, sinais, limites)
                if par is not None:
                    arestas.append((indice, jindice, par))

@@ -74,6 +82,7 @@ class AgrupadorDeTakes:
        fala_a: Fala,
        fala_b: Fala,
        sinais: dict[str, SinalDeReinicio],
+        limites_de_cena: list[float] | None = None,
    ) -> ParAgrupado | None:
        comparacao = self.comparador.comparar(fala_a, fala_b)
        intervalo = self.analisador_de_intervalos.analisar(fala_a, fala_b)
@@ -94,10 +103,25 @@ class AgrupadorDeTakes:
                and (tem_reinicio or intervalo.indicio_de_nova_tentativa))
        )
        if candidato:
+            mudanca_visual = self._tem_mudanca_visual_proxima(
+                fala_a, fala_b, limites_de_cena or [])
            return ParAgrupado(fala_a, fala_b, comparacao, intervalo,
-                               round(semantica, 4))
+                               round(semantica, 4), mudanca_visual)
        return None

+    @staticmethod
+    def _tem_mudanca_visual_proxima(
+        fala_a: Fala,
+        fala_b: Fala,
+        limites: list[float],
+    ) -> bool:
+        """Verdadeiro quando há um corte visual na transição entre as tentativas."""
+        janela = _JANELA_VISUAL_PROXIMA
+        for limite in limites:
+            if fala_a.fim <= limite <= fala_b.inicio + janela:
+                return True
+        return False
+
    @staticmethod
    def _agrupar_por_arestas(
        falas: list[Fala],
@@ -0,0 +1,60 @@
+"""Carrega as transcrições produzidas pelo scanner para análise de retakes.
+
+O painel não retranscreve vídeos: os artefatos ``<caso>-audio-faixa-N.json``
+gerados pelo scanner já contêm os segmentos de fala por clipe. Esta classe
+converte esses artefatos em falas prontas para o ``CoordenadorDeRetakes``,
+sem duplicar a lógica de transcrição.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from pathlib import Path
+from types import SimpleNamespace
+
+from .adaptador_de_falas import AdaptadorDeFalas
+from .modelos_de_retakes import Fala
+
+
+class ArtefatoDeTranscricaoInvalido(ValueError):
+    """Erro levantado quando um artefato do scanner não tem transcrição útil."""
+
+
+class CarregadorDeArtefatosDeAudio:
+    """Lê os artefatos de transcrição do scanner e devolve falas ordenadas."""
+
+    def __init__(self, adaptador: AdaptadorDeFalas | None = None) -> None:
+        self.adaptador = adaptador or AdaptadorDeFalas()
+
+    def carregar(self, caminhos_dos_artefatos: list[str | Path],
+                 video_id: str) -> list[Fala]:
+        """Converte os artefatos informados em falas prontas para análise.
+
+        Artefatos sem transcrição concluída são ignorados. Quando nenhum
+        artefato contiver segmentos, levanta ``ArtefatoDeTranscricaoInvalido``
+        para que a tela possa avisar o usuário sem executar a análise.
+        """
+        falas: list[Fala] = []
+        for caminho in caminhos_dos_artefatos:
+            falas.extend(self._falas_do_artefato(Path(caminho), video_id))
+        if not falas:
+            raise ArtefatoDeTranscricaoInvalido(
+                "Nenhum artefato de transcrição contém segmentos de fala. "
+                "Execute o Scanner com transcrição antes de analisar retakes.")
+        return falas
+
+    def _falas_do_artefato(self, caminho: Path,
+                           video_id: str) -> list[Fala]:
+        """Extrai as falas de um único artefato ``-audio-faixa-N.json``."""
+        if not caminho.is_file():
+            return []
+        dados = json.loads(caminho.read_text(encoding="utf-8"))
+        if dados.get("status") != "concluida":
+            return []
+        pares: list[tuple[str, list[object]]] = []
+        for item in dados.get("segmentos_por_clipe", []):
+            segmentos = [SimpleNamespace(**segmento)
+                         for segmento in item.get("segmentos", [])]
+            if segmentos:
+                pares.append((str(item.get("clipe", "clipe")), segmentos))
+        return self.adaptador.converter_de_segmentos(pares, video_id=video_id)
@@ -0,0 +1,99 @@
+"""Classificação dos grupos candidatos em tipos de retake.
+
+Transforma as métricas (similaridade textual, semântica, proximidade
+temporal, sinal de reinício e repetição do início) em um tipo e um nível de
+confiança, usando regras configuráveis. Nenhum valor isolado decide; a
+classificação combina os sinais.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+
+from .modelos_de_retakes import AgrupamentoDeFalas, ClassificacaoDeRetake
+
+SEM_INDICIO = "sem_indicio_de_retake"
+RETAKE_CONFIRMADO = "retake_confirmado"
+POSSIVEL_RETAKE = "possivel_retake"
+REPETICAO_DE_FRASE = "repeticao_de_frase"
+REPETICAO_DE_INICIO = "repeticao_de_inicio"
+REPETICAO_PARCIAL = "repeticao_parcial"
+CONTINUIDADE_DE_FALA = "continuidade_de_fala"
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RegrasDeClassificacao:
+    """Limiares e pesos configuráveis para a classificação."""
+
+    similaridade_textual_minima: float = 0.60
+    similaridade_para_confirmar: float = 0.85
+    proximidade_minima: float = 0.50
+    semantica_para_confirmar: float = 0.85
+    peso_textual: float = 0.50
+    peso_semantica: float = 0.25
+    peso_proximidade: float = 0.15
+    peso_reinicio: float = 0.10
+    # Evidência fraca: reforça a confiança, nunca decide o tipo sozinha.
+    peso_visual_fraca: float = 0.03
+
+
+class ClassificadorDeRetakes:
+    """Atribui tipo e confiança a um ``AgrupamentoDeFalas``."""
+
+    def __init__(self, regras: RegrasDeClassificacao | None = None) -> None:
+        self.regras = regras or RegrasDeClassificacao()
+
+    def classificar(self, agrupamento: AgrupamentoDeFalas) -> ClassificacaoDeRetake:
+        if not agrupamento.pares:
+            return ClassificacaoDeRetake(SEM_INDICIO, 0.0)
+
+        par = max(agrupamento.pares,
+                  key=lambda item: item.comparacao.similaridade_final)
+        texto = par.comparacao.similaridade_final
+        semantica = par.similaridade_semantica
+        proximidade = par.intervalo.proximidade_temporal
+        reproducao_inicio = par.comparacao.similaridade_do_inicio >= 0.9
+        tem_reinicio = bool(agrupamento.sinais_de_reinicio)
+
+        r = self.regras
+        confianca = (
+            r.peso_textual * texto
+            + r.peso_semantica * semantica
+            + r.peso_proximidade * proximidade
+            + r.peso_reinicio * (1.0 if tem_reinicio else 0.0)
+        )
+        # A análise visual é reforço (evidência fraca): soma um pequeno peso à
+        # confiança sem jamais alterar o tipo de retake.
+        if par.mudanca_visual_proxima:
+            confianca += r.peso_visual_fraca
+
+
+        # Repetições completas e muito semelhantes de frase.
+        if texto >= r.similaridade_para_confirmar:
+            tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+            if reproducao_inicio:
+                tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+        elif (
+            texto >= r.similaridade_textual_minima
+            and semantica >= r.semantica_para_confirmar
+            and tem_reinicio
+        ):
+            tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+        elif (
+            texto >= r.similaridade_textual_minima
+            and proximidade >= r.proximidade_minima
+        ):
+            tipo = POSSIVEL_RETAKE
+        elif reproducao_inicio and tem_reinicio:
+            tipo = REPETICAO_DE_INICIO
+        elif semantica >= r.semantica_para_confirmar:
+            tipo = REPETICAO_PARCIAL
+        else:
+            tipo = POSSIVEL_RETAKE
+
+        if tipo == RETAKE_CONFIRMADO:
+            confianca = min(1.0, max(confianca, texto * 0.9 + 0.05 * (1 if tem_reinicio else 0)))
+        else:
+            confianca = min(1.0, confianca)
+
+        return ClassificacaoDeRetake(tipo, round(confianca, 3))
@@ -0,0 +1,203 @@
+"""Coordenador do módulo de detecção de retakes.
+
+Responsável por organizar o fluxo completo, delegando cada etapa a uma das
+classes do submódulo. Não implementa as regras de detecção — apenas chama
+os colaboradores na ordem correta e monta o resultado.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Any, Iterable
+
+from ..transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
+from .adaptador_de_falas import AdaptadorDeFalas
+from .agrupador_de_takes import AgrupadorDeTakes
+from .analisador_de_intervalos import AnalisadorDeIntervalos
+from .classificador_de_retakes import ClassificadorDeRetakes
+from .comparador_de_falas import ComparadorDeFalas
+from .comparador_semantico import ComparadorSemantico
+from .detector_de_reinicios import DetectorDeReinicios
+from .gerador_de_evidencias import GeradorDeEvidencias
+from .modelos_de_retakes import (
+    Fala,
+    GrupoDeRetake,
+    TomadaDeRetake,
+    gerar_id_do_grupo,
+)
+from .repositorio_de_retakes import RepositorioDeRetakes
+
+
+def _limites_de_cena(cenas_visuais: Iterable[object] | None) -> list[float]:
+    """Extrai os pontos de corte visual do contexto do scanner.
+
+    Cada cena visual tem um ``inicio``; o início de uma cena que não é a
+    primeira representa uma mudança visual. Objetos sem ``inicio`` são
+    ignorados de forma segura.
+    """
+    if not cenas_visuais:
+        return []
+    limites: set[float] = set()
+    for cena in cenas_visuais:
+        inicio = getattr(cena, "inicio", None)
+        if inicio is not None and float(inicio) > 0:
+            limites.add(float(inicio))
+    return sorted(limites)
+
+
+@dataclass
+class ResultadoDaAnaliseDeRetakes:
+    """Saída estruturada da análise de retakes de um vídeo."""
+
+    video_id: str
+    grupos: list[GrupoDeRetake]
+
+    def para_dict(self) -> dict[str, Any]:
+        return {
+            "video_id": self.video_id,
+            "grupos_de_retakes": [
+                {
+                    "grupo_id": grupo.id,
+                    "tipo": grupo.tipo,
+                    "confianca": grupo.confianca,
+                    "tomada_principal_id": grupo.tomada_principal_id,
+                    "tomadas": [
+                        {
+                            "ordem": tomada.ordem,
+                            "fala_id": tomada.fala_id,
+                            "segmento_id": tomada.segmento_id,
+                            "inicio": tomada.inicio,
+                            "fim": tomada.fim,
+                            "texto": tomada.texto,
+                            "similaridade_com_anterior": tomada.similaridade_com_anterior,
+                            "confianca": tomada.confianca,
+                        }
+                        for tomada in grupo.tomadas
+                    ],
+                    "evidencias": [
+                        {
+                            "tipo": evidencia.tipo,
+                            "descricao": evidencia.descricao,
+                            "valor": evidencia.valor,
+                        }
+                        for evidencia in grupo.evidencias
+                    ],
+                }
+                for grupo in self.grupos
+            ],
+        }
+
+
+class CoordenadorDeRetakes:
+    """Organiza a análise completa de retakes de um vídeo."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        detector_de_reinicios: DetectorDeReinicios | None = None,
+        comparador_de_falas: ComparadorDeFalas | None = None,
+        comparador_semantico: ComparadorSemantico | None = None,
+        agrupador_de_takes: AgrupadorDeTakes | None = None,
+        analisador_de_intervalos: AnalisadorDeIntervalos | None = None,
+        classificador_de_retakes: ClassificadorDeRetakes | None = None,
+        gerador_de_evidencias: GeradorDeEvidencias | None = None,
+        repositorio_de_retakes: RepositorioDeRetakes | None = None,
+        adaptador_de_falas: AdaptadorDeFalas | None = None,
+    ) -> None:
+        self.comparador_de_falas = comparador_de_falas or ComparadorDeFalas()
+        self.comparador_semantico = comparador_semantico or ComparadorSemantico()
+        self.detector_de_reinicios = detector_de_reinicios or DetectorDeReinicios(
+            self.comparador_de_falas)
+        self.analisador_de_intervalos = analisador_de_intervalos or AnalisadorDeIntervalos()
+        self.agrupador_de_takes = agrupador_de_takes or AgrupadorDeTakes(
+            self.comparador_de_falas,
+            self.comparador_semantico,
+            self.analisador_de_intervalos,
+            self.detector_de_reinicios,
+        )
+        self.classificador_de_retakes = classificador_de_retakes or ClassificadorDeRetakes()
+        self.gerador_de_evidencias = gerador_de_evidencias or GeradorDeEvidencias()
+        self.repositorio_de_retakes = repositorio_de_retakes or RepositorioDeRetakes()
+        self.adaptador_de_falas = adaptador_de_falas or AdaptadorDeFalas()
+    def analisar(
+        self,
+        video_id: str,
+        transcricoes: Iterable[TranscricaoDoClipe] | None = None,
+        falas: Iterable[Fala] | None = None,
+        faixa_id: str | None = None,
+        cenas_visuais: Iterable[object] | None = None,
+    ) -> ResultadoDaAnaliseDeRetakes:
+        """Executa o pipeline completo e retorna os grupos de retakes.
+
+        Se ``falas`` for fornecido, usa diretamente; caso contrário converte
+        os ``TranscricaoDoClipe`` recebidos via ``adaptador_de_falas``.
+
+        ``cenas_visuais`` é opcional: quando informado, os cortes visuais são
+        usados como evidência fraca (reforço), nunca como regra obrigatória.
+        """
+        if falas is None:
+            transcricoes = list(transcricoes or [])
+            falas = self.adaptador_de_falas.converter(transcricoes, video_id, faixa_id)
+        falas = list(falas)
+
+        limites_de_cena = _limites_de_cena(cenas_visuais)
+        versao_visual = "visual" if limites_de_cena else "sem_visual"
+
+        # Idempotência: se já analisado com as mesmas versões, devolve o cache.
+        # A ``versao_visual`` no hash garante que ativar/desativar a análise
+        # visual força uma nova análise, em vez de reaproveitar a antiga (§10).
+        if self.repositorio_de_retakes.ja_analisado(video_id, versao_visual):
+            grupos = self.repositorio_de_retakes.carregar(video_id)
+            return ResultadoDaAnaliseDeRetakes(video_id, grupos)
+
+        agrupamentos = self.agrupador_de_takes.agrupar(falas, limites_de_cena)
+        grupos: list[GrupoDeRetake] = []
+        for agrupamento in agrupamentos:
+            classificacao = self.classificador_de_retakes.classificar(agrupamento)
+            evidencias = self.gerador_de_evidencias.gerar(agrupamento, classificacao)
+            tomadas = self._montar_tomadas(agrupamento, classificacao.confianca)
+            grupos.append(GrupoDeRetake(
+                id=gerar_id_do_grupo(),
+                video_id=video_id,
+                faixa_id=self._faixa_do_grupo(agrupamento),
+                tipo=classificacao.tipo,
+                confianca=classificacao.confianca,
+                tomadas=tomadas,
+                evidencias=evidencias,
+            ))
+
+        self.repositorio_de_retakes.registrar(video_id, grupos, versao_visual)
+        return ResultadoDaAnaliseDeRetakes(video_id, grupos)
+
+    @staticmethod
+    def _faixa_do_grupo(agrupamento) -> str:
+        if agrupamento.pares:
+            return agrupamento.pares[0].fala_a.faixa_id
+        return ""
+
+    @staticmethod
+    def _montar_tomadas(agrupamento, confianca_do_grupo: float) -> list[TomadaDeRetake]:
+        # Mapa das falas e da similaridade de cada uma com a anterior.
+        falas: dict[str, Fala] = {}
+        similaridade_com_anterior: dict[str, float] = {}
+        for par in agrupamento.pares:
+            falas[par.fala_a.id] = par.fala_a
+            falas[par.fala_b.id] = par.fala_b
+            similaridade_com_anterior[par.fala_b.id] = par.comparacao.similaridade_final
+
+        tomadas: list[TomadaDeRetake] = []
+        for ordem, fala_id in enumerate(agrupamento.fala_ids):
+            if fala_id not in falas:
+                continue
+            fala = falas[fala_id]
+            tomadas.append(TomadaDeRetake(
+                ordem=ordem,
+                fala_id=fala.id,
+                segmento_id=fala.segmento_id,
+                inicio=fala.inicio,
+                fim=fala.fim,
+                texto=fala.texto,
+                similaridade_com_anterior=similaridade_com_anterior.get(fala_id, 0.0),
+                confianca=confianca_do_grupo,
+            ))
+        return tomadas
+        self.adaptador_de_falas = adaptador_de_falas or AdaptadorDeFalas()
@@ -0,0 +1,59 @@
+"""Adaptador que expõe a detecção de retakes como um ``Analisador`` do scanner.
+
+Permite plugar o ``CoordenadorDeRetakes`` no ``PipelineDoScanner`` como uma
+etapa entre a detecção de cenas/eventos e a persistência, reutilizando o
+``ContextoDeAnalise`` que já carrega as transcrições.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+from ...dominio import Timeline
+from .adaptador_de_falas import AdaptadorDeFalas
+from .coordenador_de_retakes import CoordenadorDeRetakes
+
+
+class DeteccaoDeRetakes:
+    nome = "deteccao_de_retakes"
+
+    def __init__(
+        self,
+        coordenador: CoordenadorDeRetakes | None = None,
+        video_id: str | None = None,
+        adaptador: AdaptadorDeFalas | None = None,
+    ) -> None:
+        self.coordenador = coordenador or CoordenadorDeRetakes()
+        self.video_id = video_id
+        self.adaptador = adaptador or AdaptadorDeFalas()
+
+    def executar(self, contexto: Any) -> Any:
+        """Consome as transcrições do contexto e preenche ``contexto.retakes``."""
+        if contexto is None:
+            return contexto
+
+        transcricoes = getattr(contexto, "transcricoes", None) or {}
+        if not transcricoes:
+            return contexto
+
+        # ``contexto.transcricoes`` é um dicionário ``identificador_clipe ->
+        # list[SegmentoDeTranscricao]``. Ordenamos por chave para processar as
+        # falas na ordem da timeline.
+        itens = [
+            (segmento_id, transcricoes[segmento_id])
+            for segmento_id in sorted(transcricoes)
+        ]
+
+        timeline: Timeline | None = contexto.timeline
+        video_id = self.video_id or (timeline.identificador if timeline else "video")
+        falas = self.adaptador.converter_de_segmentos(itens, video_id=video_id)
+
+        # Cenas visuais do contexto entram como reforço (evidência fraca).
+        cenas_visuais = getattr(contexto, "cenas_visuais", None) or []
+        resultado = self.coordenador.analisar(video_id, falas=falas, cenas_visuais=cenas_visuais)
+        contexto.retakes = {
+            "status": "concluida",
+            "resultado": resultado.para_dict(),
+            "grupos": resultado.grupos,
+        }
+        return contexto
@@ -78,9 +78,18 @@ class DetectorDeReinicios:
        if not evidencias:
            return None

+        tem_marcador = any("marcador" in e for e in evidencias)
+        tem_repeticao = any("repetição" in e for e in evidencias)
+        if tem_marcador:
+            tipo = "reinicio_explicito"
+        elif tem_repeticao:
+            tipo = "repeticao_do_inicio"
+        else:
+            tipo = "reinicio_pos_pausa"
+
        return SinalDeReinicio(
            fala_id=fala.id,
-            tipo="repeticao_do_inicio" if any("repetição" in e for e in evidencias) else "reinicio_pos_pausa",
+            tipo=tipo,
            intensidade=round(min(1.0, max(intensidades)), 3),
            evidencias=evidencias,
        )
@@ -0,0 +1,87 @@
+"""Geração de evidências legíveis para cada grupo de retakes.
+
+Produz uma lista estruturada ``{tipo, descricao, valor}`` que explica por
+que duas falas foram consideradas retake — pronto para a interface do
+painel descrever os motivos ao usuário.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from .modelos_de_retakes import AgrupamentoDeFalas, ClassificacaoDeRetake, EvidenciaDeRetake
+
+
+class GeradorDeEvidencias:
+    """Monta as evidências de um grupo a partir do agrupamento e da categoria."""
+
+    def gerar(
+        self,
+        agrupamento: AgrupamentoDeFalas,
+        classificacao: ClassificacaoDeRetake,
+    ) -> list[EvidenciaDeRetake]:
+        evidencias: list[EvidenciaDeRetake] = []
+        if not agrupamento.pares:
+            return evidencias
+
+        par = max(agrupamento.pares,
+                  key=lambda item: item.comparacao.similaridade_final)
+        comp = par.comparacao
+        estado = "É um retake provável." if classificacao.tipo == "retake_confirmado" else (
+            "Pode ser um retake." if classificacao.tipo == "possivel_retake" else "Repetição detectada.")
+
+        evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+            tipo="similaridade_textual",
+            descricao=(
+                f"As duas falas possuem {comp.similaridade_jaccard * 100:.0f}% "
+                f"de palavras em comum e {comp.similaridade_final * 100:.0f}% de "
+                f"similaridade textual geral."
+            ),
+            valor=comp.similaridade_final,
+        ))
+
+        if par.similaridade_semantica > 0:
+            evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+                tipo="similaridade_semantica",
+                descricao=f"Semanticamente, as falas têm {par.similaridade_semantica * 100:.0f}% de afinidade.",
+                valor=par.similaridade_semantica,
+            ))
+
+        if comp.similaridade_do_inicio >= 0.8:
+            evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+                tipo="repeticao_do_inicio",
+                descricao="As duas falas começam com as mesmas palavras.",
+                valor=comp.similaridade_do_inicio,
+            ))
+
+        evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+            tipo="proximidade_temporal",
+            descricao=(
+                f"A segunda tentativa começa {par.intervalo.intervalo_em_segundos:.1f} "
+                f"segundos após a primeira."
+            ),
+            valor=par.intervalo.proximidade_temporal,
+        ))
+
+        for sinal in agrupamento.sinais_de_reinicio:
+            for detalhe in sinal.evidencias:
+                evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+                    tipo="reinicio",
+                    descricao=detalhe,
+                    valor=sinal.intensidade,
+                ))
+
+        if par.mudanca_visual_proxima:
+            evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+                tipo="mudanca_visual_proxima",
+                descricao=(
+                    "Há um corte visual próximo: as tentativas podem estar em "
+                    "tomadas diferentes, reforçando a hipótese de retake."
+                ),
+                valor=1.0,
+            ))
+
+        evidencias.append(EvidenciaDeRetake(
+            tipo="classificacao",
+            descricao=f"{estado} Confiança de {classificacao.confianca * 100:.0f}%.",
+            valor=classificacao.confianca,
+        ))
+        return evidencias
@@ -115,6 +115,7 @@ class ParAgrupado:
    comparacao: ResultadoDaComparacao
    intervalo: ResultadoDoIntervalo
    similaridade_semantica: float = 0.0
+    mudanca_visual_proxima: bool = False


@dataclass(frozen=True)
@@ -126,6 +127,24 @@ class AgrupamentoDeFalas:
    sinais_de_reinicio: tuple[SinalDeReinicio, ...] = ()


+@dataclass(frozen=True)
+class ClassificacaoDeRetake:
+    """Resultado da classificação de um grupo de retakes."""
+
+    tipo: str
+    confianca: float
+
+# Estados possíveis da revisão manual de um grupo (decisão do usuário na
+# tela de retakes; a detecção automática nunca altera o estado de revisão).
+STATUS_PENDENTE = "pendente_de_revisao"
+STATUS_CONFIRMADO = "confirmado"
+STATUS_REJEITADO = "nao_e_retake"
+STATUS_IGNORADO = "ignorado"
+STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS = frozenset(
+    {STATUS_PENDENTE, STATUS_CONFIRMADO, STATUS_REJEITADO, STATUS_IGNORADO})
+
+
+
@dataclass(frozen=True)
 class GrupoDeRetake:
    """Agrupa as tomadas que representam tentativas da mesma fala."""
@@ -138,6 +157,7 @@ class GrupoDeRetake:
    tomadas: list[TomadaDeRetake] = field(default_factory=list)
    evidencias: list[EvidenciaDeRetake] = field(default_factory=list)
    criado_em: str = field(default_factory=lambda: datetime.now(timezone.utc).isoformat())
+    status_de_revisao: str = STATUS_PENDENTE

    def __post_init__(self) -> None:
        if not 0.0 <= self.confianca <= 1.0:
@@ -0,0 +1,179 @@
+"""Persistência dos grupos de retakes.
+
+Na primeira versão, grava os grupos em um arquivo JSON idempotente, no
+mesmo espírito do cache de transcrição da engine. O `RepositorioDeRetakes`
+define o contrato (``registrar``/``carregar``/``ja_analisado``) para que a
+camada de banco de dados (SQLite/Postgres, prevista na Etapa 8 da
+arquitetura) possa ser plugada depois sem alterar o coordenador.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import hashlib
+import json
+from dataclasses import asdict
+from pathlib import Path
+from typing import Iterable
+
+from .modelos_de_retakes import (
+    STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS,
+    GrupoDeRetake,
+)
+
+# Versões da transição e das regras para a idempotência.
+VERSAO_REGRA_FALAS = 1
+VERSAO_REGRA_TEXTO = 1
+VERSAO_MODELO_PADRAO = "lexico"
+
+
+class GrupoDeRetakeInexistente(LookupError):
+    """Erro levantado quando um grupo de retakes não existe no repositório."""
+
+    def __init__(self, video_id: str, grupo_id: str) -> None:
+        super().__init__(
+            f"Grupo {grupo_id} não encontrado para o vídeo {video_id}.")
+        self.video_id = video_id
+        self.grupo_id = grupo_id
+
+
+class RepositorioDeRetakes:
+    """Persiste e recupera grupos de retakes em um arquivo JSON."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        diretoria_de_trabalho: str | Path = ".retakes",
+        versao_transcricao: str = "1",
+        versao_regras: str = f"regras:{VERSAO_REGRA_FALAS}.{VERSAO_REGRA_TEXTO}",
+        versao_modelo: str = VERSAO_MODELO_PADRAO,
+    ) -> None:
+        self.diretoria_de_trabalho = Path(diretoria_de_trabalho)
+        self.versao_transcricao = versao_transcricao
+        self.versao_regras = versao_regras
+        self.versao_modelo = versao_modelo
+
+    def _caminho(self, video_id: str) -> Path:
+        return self.diretoria_de_trabalho / f"retakes-{self._seguro(video_id)}.json"
+
+    @staticmethod
+    def _seguro(valor: str) -> str:
+        return "".join(c if c.isalnum() or c in "._-" else "_" for c in valor) or "video"
+
+    def _hash_de_identificacao(self, video_id: str, versao_visual: str = "sem_visual") -> str:
+        origem = "|".join([video_id, self.versao_transcricao, self.versao_regras,
+                           self.versao_modelo, versao_visual])
+        return hashlib.sha256(origem.encode("utf-8")).hexdigest()[:12]
+
+    def ja_analisado(self, video_id: str, versao_visual: str = "sem_visual") -> bool:
+        """Verdadeiro se o vídeo já foi analisado com exatamente estas versões.
+
+        A ``versao_visual`` separa análises com e sem cenas visuais, de modo
+        que uma mudança de configuração visual força uma nova análise (§10).
+        """
+        caminho = self._caminho(video_id)
+        if not caminho.is_file():
+            return False
+        try:
+            dados = json.loads(caminho.read_text(encoding="utf-8"))
+        except (OSError, json.JSONDecodeError):
+            return False
+        return dados.get("_hash") == self._hash_de_identificacao(video_id, versao_visual)
+
+    def registrar(
+        self,
+        video_id: str,
+        grupos: Iterable[GrupoDeRetake],
+        versao_visual: str = "sem_visual",
+    ) -> Path:
+        """Grava os grupos de forma idempotente e retorna o arquivo gerado."""
+        self.diretoria_de_trabalho.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        dados = {
+            "video_id": video_id,
+            "versao_transcricao": self.versao_transcricao,
+            "versao_regras": self.versao_regras,
+            "versao_modelo": self.versao_modelo,
+            "versao_visual": versao_visual,
+            "_hash": self._hash_de_identificacao(video_id, versao_visual),
+            "grupos_de_retakes": [asdict(grupo) for grupo in grupos],
+        }
+        caminho = self._caminho(video_id)
+        caminho.write_text(json.dumps(dados, ensure_ascii=False, indent=2),
+                           encoding="utf-8")
+        return caminho
+
+    def carregar(self, video_id: str) -> list[GrupoDeRetake]:
+        """Carrega os grupos já persistidos para o vídeo."""
+        caminho = self._caminho(video_id)
+        if not caminho.is_file():
+            return []
+        dados = json.loads(caminho.read_text(encoding="utf-8"))
+        grupos: list[GrupoDeRetake] = []
+        for item in dados.get("grupos_de_retakes", []):
+            tomadas = item.get("tomadas", [])
+            evidencias = item.get("evidencias", [])
+            grupos.append(GrupoDeRetake(
+                id=item["id"],
+                video_id=item.get("video_id", video_id),
+                faixa_id=item.get("faixa_id", ""),
+                tipo=item["tipo"],
+                confianca=item["confianca"],
+                tomadas=[self._tomada_do_dict(t) for t in tomadas],
+                evidencias=[self._evidencia_do_dict(e) for e in evidencias],
+                criado_em=item.get("criado_em", ""),
+                status_de_revisao=item.get("status_de_revisao", "pendente_de_revisao"),
+            ))
+        return grupos
+
+    def atualizar_status_de_revisao(
+        self,
+        video_id: str,
+        grupo_id: str,
+        novo_status: str,
+    ) -> GrupoDeRetake:
+        """Registra a decisão manual do usuário sobre um grupo de retakes.
+
+        A revisão não altera a detecção automática: apenas grava o estado
+        escolhido (confirmado, não é retake, ignorado ou pendente) no arquivo
+        já existente do vídeo, preservando os demais grupos.
+
+        Levanta ``ValueError`` se o status não for válido e
+        ``GrupoDeRetakeInexistente`` se o grupo não existir.
+        """
+        if novo_status not in STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS:
+            validos = ", ".join(sorted(STATUS_DE_REVISAO_VALIDOS))
+            raise ValueError(f"Status de revisão inválido: {novo_status!r}. "
+                             f"Válidos: {validos}.")
+        caminho = self._caminho(video_id)
+        if not caminho.is_file():
+            raise GrupoDeRetakeInexistente(video_id, grupo_id)
+        dados = json.loads(caminho.read_text(encoding="utf-8"))
+        grupos = dados.get("grupos_de_retakes", [])
+        alvo = next((g for g in grupos if g.get("id") == grupo_id), None)
+        if alvo is None:
+            raise GrupoDeRetakeInexistente(video_id, grupo_id)
+        alvo["status_de_revisao"] = novo_status
+        caminho.write_text(json.dumps(dados, ensure_ascii=False, indent=2),
+                           encoding="utf-8")
+        return self.carregar(video_id)[grupos.index(alvo)]
+
+    @staticmethod
+    def _tomada_do_dict(item: dict) -> object:
+        from .modelos_de_retakes import TomadaDeRetake
+        return TomadaDeRetake(
+            ordem=item["ordem"],
+            fala_id=item["fala_id"],
+            segmento_id=item.get("segmento_id", ""),
+            inicio=item["inicio"],
+            fim=item["fim"],
+            texto=item.get("texto", ""),
+            similaridade_com_anterior=item.get("similaridade_com_anterior", 0.0),
+            confianca=item.get("confianca", 0.0),
+        )
+
+    @staticmethod
+    def _evidencia_do_dict(item: dict) -> object:
+        from .modelos_de_retakes import EvidenciaDeRetake
+        return EvidenciaDeRetake(
+            tipo=item["tipo"],
+            descricao=item.get("descricao", ""),
+            valor=item.get("valor"),
+        )
@@ -1,4 +1,6 @@
+import threading
 from collections.abc import Callable
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 from dataclasses import dataclass, field

 from ..dominio import Clipe
@@ -27,12 +29,14 @@ class DetectorDeCenas:
                 analisadores_de_frame: list[AnalisadorDeFrame] | None = None,
                 detectores_de_intervalo: list[DetectorDeIntervalosDeCena] | None = None,
                 analisadores_de_sequencia: list[AnalisadorDeSequenciaDeQuadros] | None = None,
-                 ao_progresso: Callable[[int, int], None] | None = None) -> None:
+                 ao_progresso: Callable[[int, int], None] | None = None,
+                 trabalhadores_em_paralelo: int = 4) -> None:
        self.extrator = extrator
        self.analisadores_de_frame = analisadores_de_frame or []
        self.analisadores_de_sequencia = analisadores_de_sequencia or []
        self.detectores_de_intervalo = detectores_de_intervalo or []
        self.ao_progresso = ao_progresso
+        self.trabalhadores_em_paralelo = max(1, trabalhadores_em_paralelo)

    def detectar(self, clipe: Clipe) -> ResultadoVisualDoClipe:
        quadros = self.extrator.extrair(clipe)
@@ -49,12 +53,24 @@ class DetectorDeCenas:

    def _analisar_quadros(self, quadros: list[QuadroDeVideo], progresso: list[int] | None = None,
                          total: int = 0) -> list[EvidenciaVisual]:
-        resultado: list[EvidenciaVisual] = []
-        for quadro in quadros:
-            for analisador in self.analisadores_de_frame:
-                resultado.extend(analisador.analisar(quadro))
+        if not self.analisadores_de_frame or not quadros:
+            return []
+        tarefas = [(quadro, analisador) for quadro in quadros for analisador in self.analisadores_de_frame]
+        travamento = threading.Lock()
+
+        def processar(tarefa: tuple[QuadroDeVideo, AnalisadorDeFrame]) -> list[EvidenciaVisual]:
+            quadro, analisador = tarefa
+            evidencias = analisador.analisar(quadro)
+            with travamento:
                self._avancar_progresso(progresso, total)
-        return resultado
+            return evidencias
+
+        if self.trabalhadores_em_paralelo == 1 or len(tarefas) == 1:
+            resultados = [processar(tarefa) for tarefa in tarefas]
+        else:
+            with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.trabalhadores_em_paralelo) as executor:
+                resultados = list(executor.map(processar, tarefas))
+        return [evidencia for lista in resultados for evidencia in lista]

    def _analisar_sequencia(self, quadros: list[QuadroDeVideo], progresso: list[int] | None = None,
                             total: int = 0) -> list[EvidenciaVisual]:
@@ -134,11 +150,28 @@ class AnaliseVisualDaTimeline:
        return contexto


+def _detectores_de_cena_do_perfil(perfil: ConfiguracaoVisualDoScanner) -> list:
+    """Monta os detectores de intervalo de cena ativos para o perfil.
+
+    A análise visual auxiliar (PySceneDetect) é opcional. Só entra como um
+    ``DetectorDeIntervalosDeCena`` quando a configuração a ativa — e nunca
+    decide sozinho se há retake.
+    """
+    from ..integracoes.visual import DetectorDeCenasPySceneDetect
+
+    detectores: list = []
+    if getattr(perfil, "usar_analise_visual", False) and getattr(perfil, "detectar_cortes", True):
+        detectores.append(DetectorDeCenasPySceneDetect(limiar=perfil.limiar_de_corte))
+    return detectores
+
+
 def criar_detector_visual_local(
    diretorio_de_cache: str | None = ".frames",
    intervalo_em_segundos: float = 1.0,
+    configuracao: ConfiguracaoVisualDoScanner | None = None,
 ) -> DetectorDeCenas:
    """Monta o detector local padrão com uma interface curta para o Scanner."""
+    from .configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
    from ..integracoes.visual import (
        AnalisadorDeComposicaoOpenCV,
        AnalisadorDeContinuidadeOpenCV,
@@ -146,9 +179,11 @@ def criar_detector_visual_local(
        ExtratorDeQuadrosOpenCV,
    )

+    perfil = configuracao or ConfiguracaoVisualDoScanner(intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos)
+
    return DetectorDeCenas(
        ExtratorDeQuadrosOpenCV(
-            intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos,
+            intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
            diretorio_de_cache=diretorio_de_cache,
        ),
        analisadores_de_frame=[
@@ -156,6 +191,7 @@ def criar_detector_visual_local(
            AnalisadorDeComposicaoOpenCV(),
        ],
        analisadores_de_sequencia=[AnalisadorDeContinuidadeOpenCV()],
+        detectores_de_intervalo=_detectores_de_cena_do_perfil(perfil),
    )


@@ -174,11 +210,13 @@ def criar_detector_apple_vision(

    return DetectorDeCenas(
        ExtratorDeQuadrosFFmpeg(intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
-                                diretorio_de_cache=diretorio_de_cache or ".frames"),
+                                diretorio_de_cache=diretorio_de_cache or ".frames",
+                                resolucao_maxima=perfil.resolucao_maxima),
        analisadores_de_frame=[AnalisadorAppleVisionNativo(
            recursos=tuple(sorted(perfil.recursos_vision)),
            interpretar_com_apple_intelligence=perfil.interpretar_cena,
        )],
        analisadores_de_sequencia=[AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo()]
        if perfil.analisar_continuidade else [],
+        detectores_de_intervalo=_detectores_de_cena_do_perfil(perfil),
    )
@@ -0,0 +1,207 @@
+"""
+Testes de ``engine.persistencia.consultas.ConsultasDeAnalises``.
+
+Verifica que cada método devolve apenas os campos esperados para aquele
+nível de detalhe, a partir de um banco populado pelos repositórios já
+testados em ``test_persistencia_sqlite.py``, e que entradas inválidas são
+rejeitadas com ``ErroDeConsultaInvalida``.
+"""
+
+import tempfile
+import unittest
+from pathlib import Path
+
+from engine.dominio import Clipe, Faixa, IntervaloDeTempo, Timeline
+from engine.persistencia import (
+    ConsultasDeAnalises,
+    ErroDeConsultaInvalida,
+    RepositorioDeAnalisesSQLite,
+    RepositorioDeRetakesSQLite,
+    RepositorioDeTimelineSQLite,
+)
+from engine.scanner.modelos import Cena, EvidenciaVisual, SegmentoDeTranscricao
+from engine.scanner.retakes.modelos_de_retakes import EvidenciaDeRetake, GrupoDeRetake, TomadaDeRetake
+from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
+
+VIDEO_ID = "v1"
+
+
+class TesteConsultasDeAnalises(unittest.TestCase):
+    """Popula um banco temporário com dados de todas as análises e valida as consultas."""
+
+    def setUp(self) -> None:
+        self._pasta_temporaria = tempfile.TemporaryDirectory()
+        self.banco = Path(self._pasta_temporaria.name) / "analises.db"
+        self.addCleanup(self._pasta_temporaria.cleanup)
+        self._popular_banco()
+        self.consultas = ConsultasDeAnalises(self.banco)
+
+    def _popular_banco(self) -> None:
+        clipe = Clipe(
+            identificador="clip-1", nome="Take 1",
+            intervalo_na_timeline=IntervaloDeTempo(0.0, 20.0),
+            arquivo="/videos/entrada.mp4", identificador_da_faixa="f1",
+        )
+        faixa = Faixa(identificador="f1", nome="V1", tipo="video", indice=0, clipes=[clipe])
+        timeline = Timeline(identificador=VIDEO_ID, nome="Sequência", duracao=20.0, faixas=[faixa])
+        RepositorioDeTimelineSQLite(self.banco).registrar_timeline(timeline)
+
+        segmento = SegmentoDeTranscricao(
+            inicio=0.0, fim=6.0, texto="Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.",
+            confianca=0.9, falante="locutor", emocao="neutro",
+        )
+        transcricao = TranscricaoDoClipe("clip-1", "/videos/entrada.mp4", 0.0, 20.0, [segmento])
+        RepositorioDeAnalisesSQLite(self.banco).registrar_transcricoes(VIDEO_ID, [transcricao])
+
+        repositorio_analises = RepositorioDeAnalisesSQLite(self.banco)
+        repositorio_analises.registrar_evidencias_visuais(VIDEO_ID, "clip-1", [
+            EvidenciaVisual(tipo="qualidade", inicio=1.0, fim=2.0, valor={"nitidez": 0.9},
+                             confianca=0.95, provider="opencv"),
+            EvidenciaVisual(tipo="rosto", inicio=1.0, fim=2.0, valor={"quantidade": 1},
+                             confianca=0.4, provider="opencv"),
+        ])
+        repositorio_analises.registrar_cenas(VIDEO_ID, [Cena(inicio=0.0, fim=20.0, confianca=0.8)],
+                                             clipe_id="clip-1")
+
+        grupo = GrupoDeRetake(
+            id="retake_teste", video_id=VIDEO_ID, faixa_id="f1",
+            tipo="retake_confirmado", confianca=0.92,
+            tomadas=[
+                TomadaDeRetake(0, "fala-1", "clip-1", 0.0, 6.0, "Hoje nós vamos mostrar.",
+                                confianca=0.92),
+                TomadaDeRetake(1, "fala-2", "clip-1", 9.0, 15.0, "Hoje nós vamos mostrar.",
+                                similaridade_com_anterior=1.0, confianca=0.98),
+            ],
+            evidencias=[EvidenciaDeRetake("similaridade_textual", "Textos quase idênticos.", 0.98)],
+        )
+        RepositorioDeRetakesSQLite(self.banco).registrar(VIDEO_ID, [grupo])
+
+    # --- consultar_resumo_do_video -----------------------------------------------------
+
+    def test_consultar_resumo_do_video_traz_contagens_agregadas(self) -> None:
+        resumo = self.consultas.consultar_resumo_do_video(VIDEO_ID)
+
+        self.assertIsNotNone(resumo)
+        self.assertEqual(resumo["nome"], "Sequência")
+        self.assertEqual(resumo["total_clipes"], 1)
+        self.assertEqual(resumo["total_falas"], 1)
+        self.assertEqual(resumo["total_retakes"], 1)
+        self.assertEqual(resumo["total_cenas"], 1)
+
+    def test_consultar_resumo_do_video_inexistente_retorna_none(self) -> None:
+        self.assertIsNone(self.consultas.consultar_resumo_do_video("video_desconhecido"))
+
+    def test_consultar_resumo_do_video_rejeita_video_id_vazio(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.consultar_resumo_do_video("")
+
+    # --- listar_falas_no_intervalo ------------------------------------------------------
+
+    def test_listar_falas_no_intervalo_filtra_por_tempo_e_omite_palavras_por_padrao(self) -> None:
+        falas = self.consultas.listar_falas_no_intervalo(VIDEO_ID, inicio=0.0, fim=10.0)
+
+        self.assertEqual(len(falas), 1)
+        self.assertEqual(falas[0]["clipe_id"], "clip-1")
+        self.assertEqual(falas[0]["emocao"], "neutro")
+        self.assertNotIn("palavras", falas[0])
+        self.assertNotIn("caracteristicas_acusticas", falas[0])
+
+    def test_listar_falas_no_intervalo_fora_do_periodo_retorna_lista_vazia(self) -> None:
+        falas = self.consultas.listar_falas_no_intervalo(VIDEO_ID, inicio=100.0, fim=110.0)
+
+        self.assertEqual(falas, [])
+
+    def test_listar_falas_no_intervalo_rejeita_inicio_negativo(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.listar_falas_no_intervalo(VIDEO_ID, inicio=-1.0)
+
+    def test_listar_falas_no_intervalo_rejeita_fim_anterior_ao_inicio(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.listar_falas_no_intervalo(VIDEO_ID, inicio=10.0, fim=5.0)
+
+    # --- consultar_clipe_no_instante -----------------------------------------------------
+
+    def test_consultar_clipe_no_instante_localiza_o_clipe_correto(self) -> None:
+        clipe = self.consultas.consultar_clipe_no_instante(VIDEO_ID, 5.0)
+
+        self.assertIsNotNone(clipe)
+        self.assertEqual(clipe["clipe_id"], "clip-1")
+
+    def test_consultar_clipe_no_instante_fora_da_timeline_retorna_none(self) -> None:
+        self.assertIsNone(self.consultas.consultar_clipe_no_instante(VIDEO_ID, 999.0))
+
+    def test_consultar_clipe_no_instante_rejeita_instante_negativo(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.consultar_clipe_no_instante(VIDEO_ID, -1.0)
+
+    # --- listar_retakes_do_video / consultar_detalhes_do_retake -------------------------
+
+    def test_listar_retakes_do_video_traz_resumo_sem_tomadas_completas(self) -> None:
+        retakes = self.consultas.listar_retakes_do_video(VIDEO_ID)
+
+        self.assertEqual(len(retakes), 1)
+        resumo = retakes[0]
+        self.assertEqual(resumo["grupo_id"], "retake_teste")
+        self.assertEqual(resumo["total_tomadas"], 2)
+        self.assertEqual(resumo["tomada_principal"]["fala_id"], "fala-2")
+        self.assertNotIn("tomadas", resumo)
+        self.assertNotIn("evidencias", resumo)
+
+    def test_consultar_detalhes_do_retake_traz_tomadas_e_evidencias_completas(self) -> None:
+        detalhes = self.consultas.consultar_detalhes_do_retake("retake_teste")
+
+        self.assertIsNotNone(detalhes)
+        self.assertEqual(len(detalhes["tomadas"]), 2)
+        self.assertEqual(len(detalhes["evidencias"]), 1)
+        self.assertEqual(detalhes["evidencias"][0]["tipo"], "similaridade_textual")
+
+    def test_consultar_detalhes_do_retake_inexistente_retorna_none(self) -> None:
+        self.assertIsNone(self.consultas.consultar_detalhes_do_retake("retake_inexistente"))
+
+    def test_consultar_detalhes_do_retake_rejeita_grupo_id_vazio(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.consultar_detalhes_do_retake("   ")
+
+    # --- listar_evidencias_visuais_do_clipe ----------------------------------------------
+
+    def test_listar_evidencias_visuais_filtra_por_tipo(self) -> None:
+        evidencias = self.consultas.listar_evidencias_visuais_do_clipe(
+            VIDEO_ID, "clip-1", tipo="qualidade")
+
+        self.assertEqual(len(evidencias), 1)
+        self.assertEqual(evidencias[0]["valor"], {"nitidez": 0.9})
+
+    def test_listar_evidencias_visuais_filtra_por_confianca_minima(self) -> None:
+        evidencias = self.consultas.listar_evidencias_visuais_do_clipe(
+            VIDEO_ID, "clip-1", confianca_minima=0.9)
+
+        self.assertEqual(len(evidencias), 1)
+        self.assertEqual(evidencias[0]["tipo"], "qualidade")
+
+    def test_listar_evidencias_visuais_rejeita_confianca_fora_da_faixa(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.listar_evidencias_visuais_do_clipe(
+                VIDEO_ID, "clip-1", confianca_minima=1.5)
+
+    def test_listar_evidencias_visuais_rejeita_clipe_id_vazio(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.listar_evidencias_visuais_do_clipe(VIDEO_ID, "")
+
+    # --- listar_cenas_do_video -------------------------------------------------------------
+
+    def test_listar_cenas_do_video_filtra_por_clipe(self) -> None:
+        cenas = self.consultas.listar_cenas_do_video(VIDEO_ID, clipe_id="clip-1")
+
+        self.assertEqual(len(cenas), 1)
+        self.assertEqual(cenas[0]["fim"], 20.0)
+
+    def test_listar_cenas_do_video_sem_clipe_traz_todas(self) -> None:
+        self.assertEqual(len(self.consultas.listar_cenas_do_video(VIDEO_ID)), 1)
+
+    def test_listar_cenas_do_video_rejeita_video_id_vazio(self) -> None:
+        with self.assertRaises(ErroDeConsultaInvalida):
+            self.consultas.listar_cenas_do_video(None)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()
@@ -0,0 +1,440 @@
+
+"""Testes do módulo de detecção de retakes.
+
+Cobre o fluxo do ``CoordenadorDeRetakes`` (caso prático do requisito, em
+que a fala final com informação nova não deve entrar no grupo), os
+algoritmos de similaridade, o detector de reinícios, o adaptador de
+pipeline e a idempotência do repositório.
+"""
+
+import json
+import tempfile
+import unittest
+from pathlib import Path
+
+from engine.dominio import Clipe, Faixa, IntervaloDeTempo, Timeline
+from engine.scanner.modelos import PalavraDeTranscricao, SegmentoDeTranscricao
+from engine.scanner.retakes import (
+    ClassificadorDeRetakes,
+    ComparadorDeFalas,
+    CoordenadorDeRetakes,
+    DeteccaoDeRetakes,
+    GrupoDeRetake,
+    RepositorioDeRetakes,
+    AgrupamentoDeFalas,
+    Fala,
+    ParAgrupado,
+    ResultadoDoIntervalo,
+)
+from engine.scanner.retakes.adaptador_de_falas import AdaptadorDeFalas
+from engine.scanner.retakes.modelos_de_retakes import (
+    STATUS_CONFIRMADO,
+    STATUS_REJEITADO,
+    TomadaDeRetake,
+)
+from engine.scanner.retakes.repositorio_de_retakes import GrupoDeRetakeInexistente
+from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
+
+
+def _fala(fala_id: str, texto: str, inicio: float, fim: float,
+          video_id: str = "v1", faixa_id: str = "f1", segmento_id: str = "clip-1") -> Fala:
+    return Fala(
+        id=fala_id,
+        video_id=video_id,
+        faixa_id=faixa_id,
+        segmento_id=segmento_id,
+        ordem=0,
+        inicio=inicio,
+        fim=fim,
+        texto=texto,
+        texto_normalizado=AdaptadorDeFalas.normalizar(texto),
+        falante="locutor",
+    )
+
+
+class TesteComparadorDeFalas(unittest.TestCase):
+    def setUp(self):
+        self.comparador = ComparadorDeFalas()
+
+    def test_textos_identicos_possuem_similaridade_maxima(self):
+        a = _fala("a", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 4.8)
+        b = _fala("b", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 6.2, 10.9)
+
+        resultado = self.comparador.comparar(a, b)
+
+        self.assertEqual(resultado.similaridade_jaccard, 1.0)
+        self.assertEqual(resultado.similaridade_do_inicio, 1.0)
+        self.assertEqual(resultado.similaridade_final, 1.0)
+
+    def test_ordem_diferente_penaliza_sequencia_mas_nao_jaccard(self):
+        a = _fala("a", "Vamos mostrar o sistema funcionando.", 0.0, 3.0)
+        b = _fala("b", "O sistema será mostrado funcionando.", 4.0, 8.0)
+
+        resultado = self.comparador.comparar(a, b)
+
+        self.assertGreater(resultado.similaridade_jaccard, 0.3)
+        self.assertLess(resultado.similaridade_de_sequencia, 1.0)
+
+    def test_prefixo_igual_eleva_similaridade_do_inicio(self):
+        a = _fala("a", "Hoje nós vamos mostrar o sistema.", 0.0, 3.0)
+        b = _fala("b", "Hoje nós vamos explicar o programa.", 4.0, 7.0)
+
+        resultado = self.comparador.comparar(a, b)
+
+        self.assertGreaterEqual(resultado.similaridade_do_inicio, 0.5)
+        self.assertGreater(resultado.similaridade_do_inicio, resultado.similaridade_do_final)
+
+
+class TesteDetectorDeReinicios(unittest.TestCase):
+    def test_detecta_reinicio_explicito_e_repeticao_do_inicio(self):
+        from engine.scanner.retakes import DetectorDeReinicios
+        falas = [
+            _fala("101", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 6.0),
+            _fala("102", "Não, peraí.", 6.0, 8.0),
+            _fala("103", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 9.0, 15.0),
+        ]
+        detector = DetectorDeReinicios()
+
+        sinais = detector.detectar(falas)
+
+        tipos = {sinal.fala_id: sinal.tipo for sinal in sinais}
+        self.assertIn("102", tipos)
+        self.assertEqual(tipos["102"], "reinicio_explicito")
+        self.assertIn("marcador", sinais[0].evidencias[0])
+
+
+class TesteClassificador(unittest.TestCase):
+    def test_replicacao_completa_gera_retake_confirmado(self):
+        a = _fala("a", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 6.0)
+        b = _fala("b", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 9.0, 15.0)
+        comparacao = ComparadorDeFalas().comparar(a, b)
+        par = ParAgrupado(a, b, comparacao, ResultadoDoIntervalo(3.0, True, 0.9, True), 1.0)
+        agrupamento = AgrupamentoDeFalas((a.id, b.id), (par,))
+
+        classificacao = ClassificadorDeRetakes().classificar(agrupamento)
+
+        self.assertEqual(classificacao.tipo, "retake_confirmado")
+        self.assertGreaterEqual(classificacao.confianca, 0.8)
+
+
+class TesteCoordenadorEExemploDoRequisito(unittest.TestCase):
+    def _montar_transcricoes(self):
+        segmentos = [
+            SegmentoDeTranscricao(0.0, 6.0, "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.",
+                                  palavras=(
+                                      PalavraDeTranscricao("Hoje", 0.0, 0.5),
+                                      PalavraDeTranscricao("sistema", 5.0, 6.0),
+                                  )),
+            SegmentoDeTranscricao(6.0, 8.0, "Não, peraí."),
+            SegmentoDeTranscricao(9.0, 15.0, "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema."),
+            SegmentoDeTranscricao(16.0, 21.0, "Primeiro, vamos abrir o programa."),
+        ]
+        clipe = Clipe("clip-1", "clip-1", IntervaloDeTempo(0, 21), arquivo="/v.mp4")
+        timeline = Timeline("t1", "Sequência",
+                            faixas=[Faixa("f1", "a1", "audio", 0, [clipe])])
+        frase = TranscricaoDoClipe("clip-1", "/v.mp4", 0.0, 21.0, segmentos)
+        return frase, timeline
+
+    def test_exemplo_pratico_agrupa_repetidas_e_exclui_informacao_nova(self):
+        frase, _ = self._montar_transcricoes()
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakes(pasta)
+            coordenador = CoordenadorDeRetakes(repositorio_de_retakes=repositorio)
+
+            resultado = coordenador.analisar("v1", [frase])
+
+        self.assertEqual(len(resultado.grupos), 1)
+        grupo = resultado.grupos[0]
+        self.assertEqual(len(grupo.tomadas), 2)
+        self.assertEqual(grupo.tomadas[0].inicio, 0.0)
+        self.assertEqual(grupo.tomadas[1].inicio, 9.0)
+        textos = " ".join(t.texto for t in grupo.tomadas)
+        self.assertNotIn("Primeiro", textos)
+        tipos = {evidencia.tipo for evidencia in grupo.evidencias}
+        self.assertIn("similaridade_textual", tipos)
+
+    def test_repositorio_e_idempotente(self):
+        frase, _ = self._montar_transcricoes()
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakes(pasta)
+            coordenador = CoordenadorDeRetakes(repositorio_de_retakes=repositorio)
+
+            primeiro = coordenador.analisar("v1", [frase])
+            segundo = coordenador.analisar("v1", [frase])
+            ja_analisado = repositorio.ja_analisado("v1")
+
+        # A segunda execução não gera um grupo novo (mesmo id de cache).
+        self.assertEqual(primeiro.grupos[0].id, segundo.grupos[0].id)
+        self.assertTrue(ja_analisado)
+
+
+class TesteAdaptadorDePipeline(unittest.TestCase):
+    def test_deteccao_de_retakes_popula_contexto(self):
+        from engine.scanner.coordenacao import ContextoDeAnalise
+        segmentos = [
+            SegmentoDeTranscricao(0.0, 6.0, "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema."),
+            SegmentoDeTranscricao(9.0, 15.0, "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema."),
+        ]
+        contexto = ContextoDeAnalise(timeline=Timeline("t1", "Seq"))
+        contexto.transcricoes = {"clip-1": segmentos}
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            detector = DeteccaoDeRetakes(
+                coordenador=CoordenadorDeRetakes(
+                    repositorio_de_retakes=RepositorioDeRetakes(pasta)))
+
+            novo = detector.executar(contexto)
+
+        self.assertIsNotNone(novo.retakes)
+        self.assertEqual(novo.retakes["status"], "concluida")
+        self.assertEqual(len(novo.retakes["grupos"]), 1)
+
+
+class TesteIntegracaoVisualAuxiliar(unittest.TestCase):
+    """Cobre a Etapa 2: PySceneDetect plugado via config e cenas visuais
+    como evidência fraca nos retakes (reforço, nunca regra obrigatória)."""
+
+    def test_config_visual_aceita_novos_campos_e_preserva_defaults(self):
+        from engine.scanner.configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
+
+        perfil = ConfiguracaoVisualDoScanner.de_dict({
+            "usar_analise_visual": True,
+            "detectar_cortes": True,
+            "sensibilidade": "alta",
+        })
+
+        self.assertTrue(perfil.usar_analise_visual)
+        self.assertTrue(perfil.detectar_cortes)
+        self.assertEqual(perfil.sensibilidade, "alta")
+        self.assertLess(perfil.limiar_de_corte, 27)  # alta = mais sensível
+        # Round-trip pelo JSON do painel.
+        self.assertTrue(perfil.para_dict()["usar_analise_visual"])
+        self.assertEqual(perfil.para_dict()["sensibilidade"], "alta")
+
+        # Ausência dos campos não quebra o comportamento anterior.
+        padrao = ConfiguracaoVisualDoScanner.de_dict({})
+        self.assertFalse(padrao.usar_analise_visual)
+        self.assertTrue(padrao.detectar_cortes)
+        self.assertEqual(padrao.limiar_de_corte, 27.0)
+
+    def test_config_rejeita_sensibilidade_invalida(self):
+        from engine.scanner.configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            ConfiguracaoVisualDoScanner(sensibilidade="impossivel")
+
+    def test_detector_local_pluga_pyscenedetect_quando_ativado(self):
+        from engine.scanner.configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
+        from engine.scanner.visual import criar_detector_visual_local
+
+        ativo = criar_detector_visual_local("cache",
+                                            configuracao=ConfiguracaoVisualDoScanner(
+                                                usar_analise_visual=True,
+                                                sensibilidade="media"))
+        self.assertEqual(len(ativo.detectores_de_intervalo), 1)
+
+        desligado = criar_detector_visual_local("cache")
+        self.assertEqual(desligado.detectores_de_intervalo, [])
+
+    def test_cena_visual_gera_evidencia_fraca_no_retake(self):
+        from engine.scanner.retakes import CoordenadorDeRetakes, RepositorioDeRetakes
+        from engine.scanner.modelos import CenaVisual
+
+        falas = [
+            _fala("101", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 6.0),
+            _fala("102", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 9.0, 15.0),
+        ]
+        # Um corte visual em 8.0s (na pausa entre as tentativas).
+        cenas_visuais = [CenaVisual("clip-1", 8.0, 9.0)]
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            coordenador = CoordenadorDeRetakes(
+                repositorio_de_retakes=RepositorioDeRetakes(pasta))
+            resultado = coordenador.analisar("v1", falas=falas, cenas_visuais=cenas_visuais)
+
+        self.assertEqual(len(resultado.grupos), 1)
+        grupo = resultado.grupos[0]
+        tipos = {evidencia.tipo for evidencia in grupo.evidencias}
+        self.assertIn("mudanca_visual_proxima", tipos)
+
+    def test_sem_corte_visual_nao_gera_evidencia_visual(self):
+        from engine.scanner.retakes import CoordenadorDeRetakes, RepositorioDeRetakes
+
+        falas = [
+            _fala("101", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 6.0),
+            _fala("102", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 9.0, 15.0),
+        ]
+        # Sem cenas visuais informadas (comportamento anterior).
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            coordenador = CoordenadorDeRetakes(
+                repositorio_de_retakes=RepositorioDeRetakes(pasta))
+            resultado = coordenador.analisar("v1", falas=falas)
+
+        grupo = resultado.grupos[0]
+        tipos = {evidencia.tipo for evidencia in grupo.evidencias}
+        self.assertNotIn("mudanca_visual_proxima", tipos)
+
+    def test_mudanca_de_uso_visual_forca_reanalise_por_causa_do_hash(self):
+        from engine.scanner.retakes import CoordenadorDeRetakes, RepositorioDeRetakes
+        from engine.scanner.modelos import CenaVisual
+
+        falas = [
+            _fala("101", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 0.0, 6.0),
+            _fala("102", "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema.", 9.0, 15.0),
+        ]
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakes(pasta)
+            coordenador = CoordenadorDeRetakes(repositorio_de_retakes=repositorio)
+
+            # 1ª análise sem visual.
+            sem_visual = coordenador.analisar("v1", falas=falas)
+            tipos_sem = {e.tipo for e in sem_visual.grupos[0].evidencias}
+            self.assertNotIn("mudanca_visual_proxima", tipos_sem)
+
+            # 2ª análise com visual: o hash muda → não reaproveita a antiga.
+            com_visual = coordenador.analisar(
+                "v1", falas=falas, cenas_visuais=[CenaVisual("clip-1", 8.0, 9.0)])
+            tipos_com = {e.tipo for e in com_visual.grupos[0].evidencias}
+            self.assertIn("mudanca_visual_proxima", tipos_com)
+
+
+class TesteRevisaoManualEArtefatos(unittest.TestCase):
+    """Cobre a tela de retakes: revisão manual via repositório e leitura dos
+    artefatos de transcrição do scanner (sem retranscrever)."""
+
+    def _grupo(self, grupo_id: str = "retake_001"):
+        from engine.scanner.retakes import GrupoDeRetake
+        return GrupoDeRetake(
+            id=grupo_id, video_id="v1", faixa_id="f1",
+            tipo="retake_de_fala", confianca=0.9,
+            tomadas=[TomadaDeRetake(ordem=1, fala_id="a", segmento_id="s",
+                                    inicio=0.0, fim=4.0, texto="olá mundo")])
+
+    def test_revisao_manual_grava_status_e_preserva_demais_grupos(self):
+        from engine.scanner.retakes import RepositorioDeRetakes
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakes(diretoria_de_trabalho=pasta)
+            repositorio.registrar("v1", [self._grupo(), self._grupo("retake_002")])
+            atualizado = repositorio.atualizar_status_de_revisao(
+                "v1", "retake_001", STATUS_CONFIRMADO)
+            self.assertEqual(atualizado.status_de_revisao, STATUS_CONFIRMADO)
+            grupos = repositorio.carregar("v1")
+            self.assertEqual(grupos[0].status_de_revisao, STATUS_CONFIRMADO)
+            self.assertEqual(grupos[1].status_de_revisao, "pendente_de_revisao")
+
+    def test_revisao_manual_rejeita_status_invalido_e_grupo_inexistente(self):
+        from engine.scanner.retakes import RepositorioDeRetakes
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakes(diretoria_de_trabalho=pasta)
+            repositorio.registrar("v1", [self._grupo()])
+            with self.assertRaises(ValueError):
+                repositorio.atualizar_status_de_revisao("v1", "retake_001", "talvez")
+            with self.assertRaises(GrupoDeRetakeInexistente):
+                repositorio.atualizar_status_de_revisao(
+                    "v1", "outro", STATUS_REJEITADO)
+
+    def test_carregador_le_artefato_do_scanner_e_ignora_sem_transcricao(self):
+        import json
+        from pathlib import Path
+        from engine.scanner.retakes import (
+            ArtefatoDeTranscricaoInvalido,
+            CarregadorDeArtefatosDeAudio,
+        )
+        artefato = {
+            "status": "concluida",
+            "segmentos_por_clipe": [
+                {"clipe": "clip-1", "segmentos": [
+                    {"inicio": 0.0, "fim": 4.0,
+                     "texto": "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema."},
+                    {"inicio": 6.0, "fim": 10.0,
+                     "texto": "Hoje nós vamos mostrar como funciona o sistema."},
+                ]},
+            ],
+        }
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            caminho = Path(pasta) / "v1-audio-faixa-1.json"
+            caminho.write_text(json.dumps(artefato, ensure_ascii=False),
+                               encoding="utf-8")
+            falas = CarregadorDeArtefatosDeAudio().carregar([caminho], "v1")
+            self.assertEqual(len(falas), 2)
+            self.assertTrue(falas[0].texto.startswith("Hoje"))
+
+            caminho_vazio = Path(pasta) / "v1-audio-faixa-2.json"
+            caminho_vazio.write_text(json.dumps({"status": "pendente"}),
+                                     encoding="utf-8")
+            with self.assertRaises(ArtefatoDeTranscricaoInvalido):
+                CarregadorDeArtefatosDeAudio().carregar([caminho_vazio], "v1")
+
+    def test_carregador_ignora_artefato_inexistente(self):
+        from engine.scanner.retakes import (
+            ArtefatoDeTranscricaoInvalido,
+            CarregadorDeArtefatosDeAudio,
+        )
+        with self.assertRaises(ArtefatoDeTranscricaoInvalido):
+            CarregadorDeArtefatosDeAudio().carregar(
+                ["/caminho/inexistente.json"], "v1")
+
+
+def _grupo_exemplo(diretoria: str):
+    """Registra um grupo mínimo no repositório e o devolve."""
+    repositorio = RepositorioDeRetakes(diretoria_de_trabalho=diretoria)
+    grupo = GrupoDeRetake(id="g1", video_id="v1", faixa_id="f1",
+                          tipo="retake_confirmado", confianca=0.9)
+    repositorio.registrar("v1", [grupo])
+    return grupo
+
+
+class TesteRevisaoManualECarregador(unittest.TestCase):
+    """Cobre a revisão manual do repositório e o carregador de artefatos."""
+
+    def setUp(self) -> None:
+        self.pasta = tempfile.TemporaryDirectory()
+        self.addCleanup(self.pasta.cleanup)
+        self.repositorio = RepositorioDeRetakes(
+            diretoria_de_trabalho=self.pasta.name)
+
+    def test_status_padrao_e_pendente(self) -> None:
+        grupo = _grupo_exemplo(self.pasta.name)
+        self.assertEqual(grupo.status_de_revisao, "pendente_de_revisao")
+
+    def test_revisao_atualiza_e_persiste(self) -> None:
+        _grupo_exemplo(self.pasta.name)
+        atualizado = self.repositorio.atualizar_status_de_revisao(
+            "v1", "g1", "confirmado")
+        self.assertEqual(atualizado.status_de_revisao, "confirmado")
+        recarregado = self.repositorio.carregar("v1")[0]
+        self.assertEqual(recarregado.status_de_revisao, "confirmado")
+
+    def test_revisao_rejeita_status_invalido(self) -> None:
+        _grupo_exemplo(self.pasta.name)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            self.repositorio.atualizar_status_de_revisao("v1", "g1", "talvez")
+
+    def test_revisao_de_grupo_inexistente_levanta_erro(self) -> None:
+        with self.assertRaises(LookupError):
+            self.repositorio.atualizar_status_de_revisao("v1", "g9", "confirmado")
+
+    def test_carregador_converte_artefato_do_scanner(self) -> None:
+        from engine.scanner.retakes import CarregadorDeArtefatosDeAudio
+        artefato = Path(self.pasta.name) / "v1-audio-faixa-1.json"
+        artefato.write_text(json.dumps({
+            "status": "concluida",
+            "segmentos_por_clipe": [{"clipe": "clipe-1", "segmentos": [
+                {"inicio": 0.0, "fim": 4.0, "texto": "Hoje vamos testar."},
+                {"inicio": 5.0, "fim": 9.0, "texto": "Hoje vamos testar."},
+            ]}],
+        }), encoding="utf-8")
+        falas = CarregadorDeArtefatosDeAudio().carregar([artefato], "v1")
+        self.assertEqual(len(falas), 2)
+        self.assertEqual(falas[0].video_id, "v1")
+
+    def test_carregador_levanta_erro_sem_transcricao(self) -> None:
+        from engine.scanner.retakes import (
+            ArtefatoDeTranscricaoInvalido, CarregadorDeArtefatosDeAudio)
+        vazio = Path(self.pasta.name) / "vazio-audio-faixa-1.json"
+        vazio.write_text(json.dumps({"status": "pendente"}), encoding="utf-8")
+        with self.assertRaises(ArtefatoDeTranscricaoInvalido):
+            CarregadorDeArtefatosDeAudio().carregar([vazio], "vazio")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()
@@ -0,0 +1,239 @@
+"""Testes da persistência SQLite das análises (timeline, transcrição,
+evidências visuais, metadados de arquivo e retakes)."""
+
+import tempfile
+import unittest
+from pathlib import Path
+
+from engine.dominio import Clipe, Faixa, IntervaloDeTempo, Timeline
+from engine.integracoes.midia.extracao_de_metadados import MetadadosDoArquivo
+from engine.persistencia import (
+    RepositorioDeAnalisesSQLite,
+    RepositorioDeRetakesSQLite,
+    RepositorioDeTimelineSQLite,
+    abrir_banco,
+    criar_esquema,
+)
+from engine.scanner.modelos import Cena, EvidenciaVisual, PalavraDeTranscricao, SegmentoDeTranscricao
+from engine.scanner.retakes.modelos_de_retakes import EvidenciaDeRetake, GrupoDeRetake, TomadaDeRetake
+from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
+
+TABELAS_ESPERADAS = {
+    "videos", "faixas", "clipes", "arquivos", "analises_versao",
+    "segmentos_de_transcricao", "palavras_de_transcricao",
+    "evidencias_visuais", "cenas", "grupos_de_retake",
+    "tomadas_de_retake", "evidencias_de_retake",
+}
+
+
+class TesteEsquema(unittest.TestCase):
+    def test_criar_esquema_cria_todas_as_tabelas(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            conexao = abrir_banco(Path(pasta) / "analises.db")
+            tabelas = {
+                linha[0] for linha in conexao.execute(
+                    "SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = 'table'"
+                ).fetchall()
+            }
+            self.assertTrue(TABELAS_ESPERADAS.issubset(tabelas))
+
+    def test_criar_esquema_e_idempotente(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            conexao = abrir_banco(Path(pasta) / "analises.db")
+            criar_esquema(conexao)  # não deve levantar exceção ao rodar de novo
+            criar_esquema(conexao)
+
+
+class TesteRepositorioDeRetakesSQLite(unittest.TestCase):
+    def _grupo_de_exemplo(self) -> GrupoDeRetake:
+        return GrupoDeRetake(
+            id="retake_abc123",
+            video_id="v1",
+            faixa_id="f1",
+            tipo="retake_confirmado",
+            confianca=0.92,
+            tomadas=[
+                TomadaDeRetake(0, "fala-1", "clip-1", 0.0, 6.0, "Hoje nós vamos mostrar.",
+                                similaridade_com_anterior=0.0, confianca=0.92),
+                TomadaDeRetake(1, "fala-2", "clip-1", 9.0, 15.0, "Hoje nós vamos mostrar.",
+                                similaridade_com_anterior=1.0, confianca=0.92),
+            ],
+            evidencias=[
+                EvidenciaDeRetake("similaridade_textual", "Textos quase idênticos.", 0.98),
+                EvidenciaDeRetake("mudanca_visual_proxima", "Corte visual próximo.", None),
+            ],
+        )
+
+    def test_registrar_e_carregar_preserva_campos(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakesSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            grupo = self._grupo_de_exemplo()
+
+            repositorio.registrar("v1", [grupo])
+            carregados = repositorio.carregar("v1")
+
+        self.assertEqual(len(carregados), 1)
+        recarregado = carregados[0]
+        self.assertEqual(recarregado.id, grupo.id)
+        self.assertEqual(recarregado.video_id, grupo.video_id)
+        self.assertEqual(recarregado.faixa_id, grupo.faixa_id)
+        self.assertEqual(recarregado.tipo, grupo.tipo)
+        self.assertEqual(recarregado.confianca, grupo.confianca)
+        self.assertEqual(len(recarregado.tomadas), 2)
+        self.assertEqual(recarregado.tomadas[0].fala_id, "fala-1")
+        self.assertEqual(recarregado.tomadas[1].texto, "Hoje nós vamos mostrar.")
+        tipos_de_evidencia = {e.tipo for e in recarregado.evidencias}
+        self.assertEqual(tipos_de_evidencia, {"similaridade_textual", "mudanca_visual_proxima"})
+
+    def test_ja_analisado_reflete_hash_de_versao(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            banco = Path(pasta) / "analises.db"
+            repositorio = RepositorioDeRetakesSQLite(banco)
+            grupo = self._grupo_de_exemplo()
+
+            self.assertFalse(repositorio.ja_analisado("v1"))
+            repositorio.registrar("v1", [grupo])
+            self.assertTrue(repositorio.ja_analisado("v1"))
+            # Uma versão visual diferente não deve reaproveitar o cache.
+            self.assertFalse(repositorio.ja_analisado("v1", versao_visual="visual"))
+
+    def test_registrar_de_novo_substitui_grupos_anteriores(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeRetakesSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            grupo = self._grupo_de_exemplo()
+
+            repositorio.registrar("v1", [grupo])
+            repositorio.registrar("v1", [])
+
+            self.assertEqual(repositorio.carregar("v1"), [])
+
+
+class TesteRepositorioDeAnalisesSQLite(unittest.TestCase):
+    def test_registrar_metadados_de_arquivo_round_trip(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeAnalisesSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            metadados = MetadadosDoArquivo(
+                caminho=Path("/videos/entrada.mp4"), formato="mov,mp4",
+                duracao=21.4, codec_de_video="h264", codec_de_audio="aac",
+                largura=1920, altura=1080, taxa_de_quadros=29.97,
+                canais_de_audio=2, taxa_de_amostragem=48000,
+                tamanho_em_bytes=123456, orientacao=None, timecode="00:00:00:00",
+            )
+
+            repositorio.registrar_metadados_de_arquivo("v1", metadados, hash_do_conteudo="hash123")
+
+            linha = repositorio.conexao.execute(
+                "SELECT * FROM arquivos WHERE video_id = ?", ("v1",),
+            ).fetchone()
+        self.assertEqual(linha["caminho"], "/videos/entrada.mp4")
+        self.assertEqual(linha["largura"], 1920)
+        self.assertEqual(linha["hash_do_conteudo"], "hash123")
+
+    def test_registrar_e_carregar_transcricoes_com_palavras(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeAnalisesSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            segmento = SegmentoDeTranscricao(
+                inicio=0.0, fim=4.8, texto="Hoje nós vamos mostrar o sistema.",
+                confianca=0.95,
+                palavras=(
+                    PalavraDeTranscricao("Hoje", 0.0, 0.4, confianca=0.9),
+                    PalavraDeTranscricao("nós", 0.4, 0.7, confianca=0.9),
+                ),
+                emocao="neutro", confianca_emocao=0.6,
+                caracteristicas_acusticas={"pitch_medio": 120.5},
+                falante="locutor", voz_aparente="masculina", confianca_voz=0.8,
+            )
+            transcricao = TranscricaoDoClipe("clip-1", "/v.mp4", 0.0, 4.8, [segmento])
+
+            repositorio.registrar_transcricoes("v1", [transcricao])
+            carregados = repositorio.carregar_transcricoes("v1", "clip-1")
+
+        self.assertEqual(len(carregados), 1)
+        recarregado = carregados[0]
+        self.assertEqual(recarregado.texto, segmento.texto)
+        self.assertEqual(len(recarregado.palavras), 2)
+        self.assertEqual(recarregado.palavras[0].texto, "Hoje")
+        self.assertEqual(recarregado.caracteristicas_acusticas, {"pitch_medio": 120.5})
+        self.assertEqual(recarregado.voz_aparente, "masculina")
+
+    def test_registrar_evidencias_visuais_e_cenas(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeAnalisesSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            evidencia = EvidenciaVisual(
+                tipo="qualidade", inicio=1.0, fim=2.0,
+                valor={"nitidez": 0.87}, confianca=0.9, provider="opencv", modelo=None,
+            )
+            cena = Cena(inicio=0.0, fim=5.0, confianca=0.8, referencias=(1.2, 3.4))
+
+            repositorio.registrar_evidencias_visuais("v1", "clip-1", [evidencia])
+            repositorio.registrar_cenas("v1", [cena], clipe_id="clip-1")
+
+            linha_evidencia = repositorio.conexao.execute(
+                "SELECT * FROM evidencias_visuais WHERE video_id = ?", ("v1",),
+            ).fetchone()
+            linha_cena = repositorio.conexao.execute(
+                "SELECT * FROM cenas WHERE video_id = ?", ("v1",),
+            ).fetchone()
+
+        self.assertEqual(linha_evidencia["tipo"], "qualidade")
+        self.assertIn("nitidez", linha_evidencia["valor"])
+        self.assertEqual(linha_cena["clipe_id"], "clip-1")
+
+
+class TesteRepositorioDeTimelineSQLite(unittest.TestCase):
+    def test_registrar_e_carregar_timeline_com_faixas_e_clipes(self):
+        clipe = Clipe(
+            identificador="clip-1", nome="Take 1",
+            intervalo_na_timeline=IntervaloDeTempo(0.0, 6.0),
+            intervalo_na_origem=IntervaloDeTempo(10.0, 16.0),
+            arquivo="/videos/entrada.mp4", identificador_da_faixa="f1",
+            metadados={"origem": "camera-a"},
+        )
+        faixa = Faixa(identificador="f1", nome="V1", tipo="video", indice=0, clipes=[clipe])
+        timeline = Timeline(
+            identificador="v1", nome="Sequência", duracao=21.4,
+            taxa_de_quadros=29.97, largura=1920, altura=1080, faixas=[faixa],
+        )
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeTimelineSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+
+            repositorio.registrar_timeline(timeline)
+            recarregada = repositorio.carregar_timeline("v1")
+
+        self.assertIsNotNone(recarregada)
+        self.assertEqual(recarregada.identificador, "v1")
+        self.assertEqual(recarregada.largura, 1920)
+        self.assertEqual(len(recarregada.faixas), 1)
+        faixa_recarregada = recarregada.faixas[0]
+        self.assertEqual(faixa_recarregada.identificador, "f1")
+        self.assertEqual(len(faixa_recarregada.clipes), 1)
+        clipe_recarregado = faixa_recarregada.clipes[0]
+        self.assertEqual(clipe_recarregado.arquivo, "/videos/entrada.mp4")
+        self.assertEqual(clipe_recarregado.intervalo_na_origem.inicio, 10.0)
+        self.assertEqual(clipe_recarregado.metadados, {"origem": "camera-a"})
+
+    def test_carregar_timeline_inexistente_retorna_none(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeTimelineSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            self.assertIsNone(repositorio.carregar_timeline("desconhecido"))
+
+    def test_registrar_de_novo_substitui_faixas_e_clipes(self):
+        faixa_inicial = Faixa(identificador="f1", nome="V1", tipo="video", indice=0, clipes=[
+            Clipe("clip-1", "Take 1", IntervaloDeTempo(0.0, 6.0)),
+        ])
+        timeline = Timeline(identificador="v1", nome="Sequência", faixas=[faixa_inicial])
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            repositorio = RepositorioDeTimelineSQLite(Path(pasta) / "analises.db")
+            repositorio.registrar_timeline(timeline)
+
+            timeline_atualizada = Timeline(identificador="v1", nome="Sequência", faixas=[])
+            repositorio.registrar_timeline(timeline_atualizada)
+            recarregada = repositorio.carregar_timeline("v1")
+
+        self.assertEqual(recarregada.faixas, [])
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()