Was macht self-heilender-Content-Pipeline?
Marken-Asset- und Launch-Video-Pipeline mit OCR-gestützter visueller Qualitätssicherung, begrenzter automatischer Reparatur und einem versionierten Lernzyklus.
Übersicht
Diese Pipeline stellt sicher, dass Marken-Assets und Launch-Videos vor der Veröffentlichung automatisch auf visuelle Fehler überprüft werden. Sie extrahiert Text aus Videobildern mittels OCR, vergleicht ihn mit erwarteten Inhalten und repariert erkannte Abweichungen in einem kontrollierten Rahmen. Jede Reparatur wird versioniert, sodass ein Lernmechanismus entsteht, der ähnliche Fehler in Zukunft verhindert.
Funktionen
- OCR-Qualitätssicherung: Automatische Texterkennung in jedem Frame
- Begrenzte Reparatur: Automatische Korrektur von Texteinblendungen, Zeitstempeln und Layoutfehlern
- Versionierter Lernzyklus: Speichert erfolgreiche Reparaturen als Muster für zukünftige Pipelines
- CI/CD-Integration: Nahtlose Einbindung in bestehende Workflows
Unterstützte Plattformen
- Claude Code
- Cursor
- Codex
Konfiguration
Environment-Variablen:
| Variable | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
OCR_THRESHOLD | Mindestgenauigkeit für Texterkennung | 0.85 |
REPAIR_LIMIT | Maximale Anzahl automatischer Reparaturen pro Lauf | 5 |
VERSION_PATH | Pfad zum Versionierungsverzeichnis | ./versions |
Verwendung
# Pipeline starten
curl -X POST https://api.example.com/pipeline/run \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"asset_id": "video_123", "expected_text": "Jetzt neu: Sommerkampagne"}'
Lizenz
MIT