João Henrique
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- alinhada a remoção da engine Python ao fluxo ripple do executor CEP para cortar vídeo e áudio - criada remoção atômica para manter vídeo e áudio vinculados sincronizados - criada aba de configuração de legendas offline e inclusão das preferências no pacote para a IA - criado gerador offline de blocos de legenda sincronizados com palavras da transcrição e cortes aprovados - criada uma versão base portátil da skill edit-video-by-voice para testes em outros agentes de IA - incorporado perfil editorial opcional à skill portátil para orientar decisões de edição Resumo: - 14 arquivos alterados - 4 novos - 10 modificados - 0 removidos 10 files changed, 278 insertions(+), 33 deletions(-) Arquivos: - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/docs/supported-actions.md - code/engine/editor/aplicador_de_plano_de_edicao.py - code/engine/editor/escrita/escrita_no_editor.py - code/engine/testes/duplos_de_premiere.py - code/engine/testes/test_aplicador_de_plano_de_edicao.py - code/src/tools/timeline.ts - code/tests/tools/structural-verification.test.ts - code/tests/tools/tool-modules.test.ts - code/engine/arquitetura/legendas.md - code/engine/editor/legendas/ - code/engine/testes/test_gerador_de_legendas.py - skills/
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Python
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"""Testes do gerador offline de legendas."""
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import unittest
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from engine.editor.legendas import ConfiguracaoDeLegendas, GeradorDeLegendas
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from engine.editor.modelos import AcaoDeEdicao, TipoDeAcao
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from engine.scanner.modelos import PalavraDeTranscricao
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class TesteGeradorDeLegendas(unittest.TestCase):
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"""Verifica filtragem, reposicionamento e agrupamento de palavras."""
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def setUp(self) -> None:
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self.gerador = GeradorDeLegendas()
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self.corte = AcaoDeEdicao(TipoDeAcao.CORTE, 0.0, 2.0, "abertura")
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self.palavras = [
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PalavraDeTranscricao("Olá", 2.1, 2.5),
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PalavraDeTranscricao("mundo", 2.6, 3.0),
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PalavraDeTranscricao("hoje", 5.0, 5.4),
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]
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def test_remove_palavras_cortadas_e_reposiciona_as_restantes(self) -> None:
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legendas = self.gerador.gerar(self.palavras, [self.corte], 10.0)
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self.assertEqual([legenda.texto for legenda in legendas], ["Olá mundo", "hoje"])
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self.assertAlmostEqual(legendas[0].inicio, 0.1)
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self.assertAlmostEqual(legendas[1].inicio, 3.0)
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def test_respeita_limites_de_palavras_e_caracteres(self) -> None:
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configuracao = ConfiguracaoDeLegendas(maximo_de_palavras=2, maximo_de_caracteres=10)
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palavras = [
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PalavraDeTranscricao("uma", 0.0, 0.2),
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PalavraDeTranscricao("frase", 0.2, 0.4),
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PalavraDeTranscricao("longa", 0.4, 0.6),
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]
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legendas = self.gerador.gerar(palavras, [], 2.0, configuracao)
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self.assertEqual([legenda.texto for legenda in legendas], ["uma frase", "longa"])
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def test_rejeita_cortes_sobrepostos(self) -> None:
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cortes = [
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self.corte,
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AcaoDeEdicao(TipoDeAcao.CORTE, 1.5, 3.0, "repetição"),
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]
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with self.assertRaisesRegex(ValueError, "não podem se sobrepor"):
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self.gerador.gerar(self.palavras, cortes, 10.0)
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