João Henrique
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- Instalado essentia-tensorflow no venv whisperx-transcricao (usado pelo painel CEP), corrigindo erro "A classificação musical precisa do suporte TensorFlow do Essentia" no catálogo de trilhas. - Ligada a classificação de emoção da fala (ProviderDeEmocaoHuggingFace) ao scanner via nova flag `classificar_emocao`, e adicionado emoção/confiança como critério de desempate secundário no zoom da skill editar-por-voz. - Zoom do caminho Python (aplicar_plano_de_edicao.py) passou a usar adjustment layer numa faixa de vídeo própria, em vez de escalar o clipe inteiro via set_clip_properties — mesma técnica já usada pelo executor .mjs do painel CEP. - Adicionado campo "Carregar por ID" na aba Editar Vídeo do painel CEP (step 2), para carregar um plano do SQLite direto pelo plano_id quando ele não está associado a nenhum video_id conhecido (ex.: plano de um vídeo que este banco nunca escaneou). - Trocado o campo de ID numérico por uma lista suspensa (novo listar_planos_de_edicao.py + RepositorioDePlanos.listar_todos_os_planos) que mostra data/hora e a intenção registrada pela skill em cada plano salvo, para escolher sem decorar o id. Resumo: - 15 arquivos alterados - 2 novos - 13 modificados - 0 removidos 13 files changed, 451 insertions(+), 65 deletions(-) Arquivos: - .jhonny/analises.db - code/cep-plugin/index.html - code/cep-plugin/main.js - code/engine/editor/aplicador_de_plano_de_edicao.py - code/engine/editor/escrita/escrita_no_editor.py - code/engine/executar_scanner.py - code/engine/persistencia/repositorio_de_planos.py - code/engine/scanner/configuracao_visual.py - code/engine/testes/duplos_de_premiere.py - code/engine/testes/test_aplicador_de_plano_de_edicao.py - code/engine/testes/test_escrita_no_editor.py - code/plugins/premiere-pro/skills/editar-por-voz/criterios/01-leitura-do-json.md - code/plugins/premiere-pro/skills/editar-por-voz/criterios/05-zoom.md - code/engine/listar_planos_de_edicao.py - code/engine/testes/test_configuracao_visual_do_scanner.py
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Python
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"""Testes da configuração declarativa do Scanner, incluindo classificar_emocao."""
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import unittest
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from engine.scanner.configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
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class TesteDaFlagClassificarEmocao(unittest.TestCase):
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"""Garante que classificar_emocao siga o mesmo padrão de metricas_de_fala."""
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def test_classificar_emocao_e_desligada_por_padrao(self):
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configuracao = ConfiguracaoVisualDoScanner()
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self.assertFalse(configuracao.classificar_emocao)
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def test_de_dict_le_classificar_emocao_do_perfil_do_painel(self):
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configuracao = ConfiguracaoVisualDoScanner.de_dict({"classificar_emocao": True})
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self.assertTrue(configuracao.classificar_emocao)
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def test_para_dict_serializa_classificar_emocao(self):
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configuracao = ConfiguracaoVisualDoScanner(classificar_emocao=True)
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self.assertTrue(configuracao.para_dict()["classificar_emocao"])
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if __name__ == "__main__":
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unittest.main()
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