João Henrique
a9e5b5ff58
- copiada a skill editar-por-voz e seus critérios para as skills do projeto - adaptada a skill editar-por-voz para usar o banco SQLite como fonte oficial - corrigida a cópia do JSON do tipo de vídeo para priorizar clipboard Unicode - criado carregador único do contexto de edição por voz a partir do SQLite - criada entrada para registrar planos no SQLite e reaproveitar o mesmo plano na aplicação - habilitado carregamento do plano editorial diretamente do SQLite na interface - corrigido o bloqueio visual da etapa de carregamento do plano salvo - configurado carregamento automático do plano salvo após selecionar a sequência - documentada a sequência como raiz de retomada do fluxo de edição - criada a estrutura local para análise de músicas instrumentais com Essentia Resumo: - 22 arquivos alterados - 11 novos - 11 modificados - 0 removidos 11 files changed, 270 insertions(+), 34 deletions(-) Arquivos: - .jhonny/analises.db - CONTEXT.md - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/engine/README.md - code/engine/aplicar_plano_de_edicao.py - code/engine/integracoes/audio/__init__.py - code/engine/persistencia/consultas.py - code/engine/requirements-audio.txt - code/engine/testes/test_consultas_de_persistencia.py - code/tests/cep-tipos-video-encoding.test.ts - code/.jhonny/ - code/engine/carregar_plano_de_edicao.py - code/engine/integracoes/audio/contratos.py - code/engine/integracoes/audio/modelos_de_analise_musical.py - code/engine/integracoes/audio/provider_de_analise_musical_essentia.py - code/engine/preparar_edicao_por_voz.py - code/engine/registrar_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_analisador_de_musica_essentia.py - code/engine/testes/test_carregar_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_registrar_plano_de_edicao.py - code/plugins/premiere-pro/skills/editar-por-voz/
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2.5 KiB
Python
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2.5 KiB
Python
"""Prepara o contexto da edição por voz a partir do banco SQLite."""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import json
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from pathlib import Path
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import sys
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CAMINHO_DO_CODIGO = Path(__file__).resolve().parent.parent
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if str(CAMINHO_DO_CODIGO) not in sys.path:
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sys.path.insert(0, str(CAMINHO_DO_CODIGO))
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from engine.persistencia.consultas import ConsultasDeAnalises
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from engine.persistencia.conexao import abrir_banco
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def preparar_contexto(
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caminho_do_banco: Path,
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video_id: str | None = None,
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incluir_palavras: bool = True,
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) -> dict | None:
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"""
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Carrega a edição mais recente e seu contexto editorial.
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Parâmetros:
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caminho_do_banco: Caminho do banco SQLite de análises.
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video_id: Vídeo específico; quando omitido, usa a edição mais recente.
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incluir_palavras: Inclui os limites das palavras da transcrição.
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Retorna:
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Contexto serializável para o agente de edição, ou None quando não há
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edição concluída compatível.
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"""
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conexao = abrir_banco(caminho_do_banco)
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try:
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return ConsultasDeAnalises(conexao).consultar_contexto_da_edicao(
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video_id=video_id,
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incluir_palavras=incluir_palavras,
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)
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finally:
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conexao.close()
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def principal() -> None:
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"""Imprime o contexto editorial em JSON para consumo do agente."""
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argumentos = argparse.ArgumentParser(
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description="Carrega a edição por voz mais recente do banco SQLite."
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)
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argumentos.add_argument(
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"--banco", type=Path, default=Path(".jhonny/analises.db"),
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help="Caminho do banco SQLite de análises.",
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)
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argumentos.add_argument("--video-id", help="Restringe a consulta a um vídeo.")
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argumentos.add_argument(
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"--sem-palavras", action="store_true",
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help="Omite os intervalos palavra a palavra para reduzir a resposta.",
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)
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opcoes = argumentos.parse_args()
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try:
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contexto = preparar_contexto(
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opcoes.banco,
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video_id=opcoes.video_id,
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incluir_palavras=not opcoes.sem_palavras,
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)
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if contexto is None:
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print(json.dumps({"ok": False, "erro": "Nenhuma edição concluída encontrada."}, ensure_ascii=False))
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raise SystemExit(1)
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print(json.dumps({"ok": True, "contexto": contexto}, ensure_ascii=False))
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except (OSError, ValueError) as erro:
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print(json.dumps({"ok": False, "erro": str(erro)}, ensure_ascii=False))
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raise SystemExit(1) from erro
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if __name__ == "__main__":
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principal()
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