João Henrique
b541f502ba
- Adicionado estrutura completa do projeto - Configurado MCP server para Premiere Pro - Adicionado documentação e skills - Configurado Gitignore para o projeto
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1.6 KiB
Python
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1.6 KiB
Python
import json
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from pathlib import Path
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from engine.integracoes.midia import ExtracaoDeAudio
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from engine.integracoes.premiere.cliente_mcp import ClienteMCPPorStdio
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from engine.integracoes.premiere.conversores import ConversorDeTimeline
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from engine.integracoes.whisper import ProviderDeTranscricaoLocal
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from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDaTimeline
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ARQUIVO = Path('/Volumes/Merongo/PROJETOS/03 - Mastopexia/0E6A8290.MP4')
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MODELO = Path('/Volumes/Merongo/Applications/Trasncritor/small')
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SAIDA = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/relatorios')
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cliente = ClienteMCPPorStdio(['node', 'dist/index.js'])
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cliente.conectar()
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bruta = cliente.chamar('get_active_sequence', {})['structuredContent']['data']
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timeline = ConversorDeTimeline().converter(bruta)
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for faixa in timeline.faixas:
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for clipe in faixa.clipes:
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if clipe.nome == '0E6A8290.MP4': clipe.arquivo = str(ARQUIVO)
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provider = ProviderDeTranscricaoLocal(str(MODELO))
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resultados = TranscricaoDaTimeline(provider, ExtracaoDeAudio(duracao_da_parte=600), SAIDA/'audio-local').executar(timeline)
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linhas = [f'# Relatório de transcrição — {timeline.nome}', '', 'Provider: faster-whisper local (modelo small)',
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f'Duração: {bruta["end"]:.3f} s', '']
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for resultado in resultados:
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linhas += [f'## {resultado.identificador_do_clipe} — {resultado.inicio_na_timeline:.3f}s–{resultado.fim_na_timeline:.3f}s',
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f'Origem: {resultado.arquivo}', '', resultado.texto or '_Sem fala detectada._', '']
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(SAIDA/'transcricao-timeline-local.md').write_text('\n'.join(linhas), encoding='utf-8')
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print(SAIDA/'transcricao-timeline-local.md')
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