kingsizestrj/SKILLS

Vídeos realistas com IA da Voltec com a personagem da marca (ElevenLabs + HyperFrames)

Produção e edição de qualquer vídeo realista com IA da Voltec estrelado pela personagem da marca (Reels, Stories ou anúncio 9:16, em qualquer campanha, estação, tema ou cenário): persona de IA em lugar real → snapshot aprovado → Veo 3.1 image-to-video → narração com voz clonada → edição HyperFrames com legendas, CTA e QR. Aqui ficam o fluxo, as regras, os fixos da Voltec e os slots que mudam a cada vídeo. Corpos JSON, prompts completos e comandos longos estão em references/.

Caso de referência testado: o Reels "Verão Conectado" (15/10/2026; 20,5 s, 1080x1920, 24 fps; entregue na v5). Os valores dele aparecem como "ex.: Verão Conectado" e nunca são padrão: o que é da campanha é slot (§1b), e o exemplo preenchido está no §7.2.

• [Voltec] marca o que é fixo da Voltec com a personagem ou da área atendida (Grussaí e região). "Ex.: Verão Conectado" marca valor só da campanha de referência. O resto vale para qualquer anúncio com IA.
• Nível de evidência, o mesmo das references: [vivido] aconteceu na sessão e foi conferido; [aplicado] veio da pesquisa ou das críticas e entrou nos takes aprovados; [pesquisa] só da pesquisa; [não testado] derivado das regras, sem nenhuma geração (§8).
• $SKILL = pasta deste SKILL.md; $PROJ = pasta do projeto do vídeo. Variáveis de shell não passam de uma chamada do Bash para outra: repita o preâmbulo da seção 5 em cada chamada.
• Prompts de geração em inglês. Textos ao cliente, narração e legendas em português.
• A chave da API fica em ~/.config/elevenlabs/env (chmod 600) e scripts/el.py a lê sem imprimir. Nunca use echo, cat, env, curl -v ou set -x com ela, nem a escreva em arquivo, prompt ou mensagem.
• Você não ouve áudio: confira com STT (texto e audio_event), espectrograma do trecho e ebur128, e liste na página do portão os instantes para o cliente ouvir.

1. Quando usar

• [Voltec] Qualquer vídeo realista com IA da Voltec estrelado pela personagem da marca, que precisa parecer filmada de verdade por alguém: Reels, Stories ou anúncio; qualquer campanha, estação ou tema (promoção sazonal, institucional, dica de Wi-Fi, suporte, inauguração, Black Friday); cenário real da área atendida (Grussaí, Atafona, Chapéu do Sol, São João da Barra; o que serve de cenário: §7.1) ou interno (casa, loja, carro). Cenário, roupa ou formato que nunca foi gerado: §8.
• Geração pela API da ElevenLabs: imagem (snapshot), vídeo (Veo 3.1; Seedance pela API só com liberação, ou manual no app), narração com voz clonada, SFX e STT.
• Edição no HyperFrames: cortes por quadro, mixagem, cartões, legendas sincronizadas, CTA e QR.
• Ajuste num vídeo de IA já entregue: recortar take, trocar variação, trocar uma frase ou o CTA, versão com legendas, refinar a identidade.
• Com ela falando para a câmera ("com ela falando", "ela fala", "ela explicando"): modo falando, em references/modo-falando.md. O Veo 3.1 gera o take com a fala e o sts.py troca a voz para a Radassa. [vivido: teste de 13 s aprovado em 15/10/2026]
• [GERAL] Outra marca ou persona: o que não é [Voltec] serve, com adaptação (troque o §7.1 e preencha os slots do §1b). Projeto de referência: /home/syllas/hyperframes/voltec-reels-ia/ (Verão Conectado; só leitura).
• Não serve para motion graphics sem pessoa nem cena gerada (aí basta o HyperFrames) nem para assuntos da Voltec sem vídeo (rede, GenieACS, TR-069).

Padrão de qualidade (exigência da Voltec; use como padrão em todo projeto): realismo máximo; câmera crível, como alguém filmando de verdade; ambiente real, sem troca brusca; nenhuma anomalia no objeto da mão; locais reais com fotos licenciadas (ou do próprio cliente) mostradas ao cliente; snapshot aprovado antes de qualquer vídeo; prompts detalhados (movimento, pele, captação de áudio com ruídos reais); pesquisa de boas práticas antes de gerar.

1b. Começo rápido: qualquer vídeo novo da Voltec com a personagem

1. Leia nesta ordem: este SKILL.md (com o §7) → persona-e-marca-voltec.md §1–4 e §6–7 → o cenário: em Grussaí, locais-grussai.md §1, §3 (com a tabela "Outras estações") e §4; em outro lugar ou cena interna, o §8 deste arquivo, persona-e-marca-voltec.md §10 e locais-grussai.md §7–§10 → prompts-principios.md §1 (com o "Checklist do prompt") → só o molde de prompts-moldes.md §2 mais perto da cena (2.1 amiga filmando, 2.2 pose no mesmo lugar, 2.3 selfie, 2.5–2.6 vídeo; cena nova: 2.9–2.10). O resto, só na fase em que precisar. prompts-moldes.md e persona-e-marca-voltec.md passam do limite de uma leitura do Read: ache a seção com Grep (ex.: ^### 2\.9, ^## 10) e leia com offset/limit.
2. Já decidido (fixos da Voltec; não pergunte de novo): persona da conta, com os assets na7keiYvPpGArmyghOpk, pUgU1HXgmdqXfP02iR8T e ZY1iDcJLhPFklahPnvkM já na conta (não suba de novo; persona §4) e as âncoras de rosto, pele e mãos (persona §3.1–3.3); voz "Radassa 100%" 4yvYc2GSakxLWMhlsd6b, eleven_v4, 0.45/0.85, "pt", e o A/B agora é entre 2 seeds dessa voz; pronúncia vol-TÉC ("Voltéc" no TTS, "Voltec" na tela); sem joias nem tatuagens; sem música; logo, cores, fontes e cidades (§7.1); as regras de realismo, prompt e QA (§3, qa-checklist.md) e os portões (§2). Modelo: Veo 3.1 pela API, escolhido em 15/10/2026; só volte à pergunta se o teste de acesso sem custo (modelos-e-custos.md §2.2) ou a revisão de catálogo da Fase 1 mudarem o quadro.
3. Slots do vídeo: pergunte sempre, antes de escrever a narração (no chat basta). Exemplo preenchido no §7.2.
   • Vêm do cliente (nunca invente): tema e formato (Reels, Stories, anúncio); narração em off (padrão) ou ela falando para a câmera (references/modo-falando.md), e nesse caso a fala de cada take; oferta, preço, condições e período; anúncio pago (botão "Saiba mais" + QR) ou post orgânico ("link na bio"); destino do QR (o page_id=674 é a página "Verão Conectado 2026": não o reaproveite sem o cliente confirmar); se os créditos das fotos CC BY vão na legenda do post.
   • Pergunte e proponha (o cliente aprova no portão 1 ou 2): cenário, horário e luz; duração; roteiro de takes (por take: lugar, objeto na mão e som ambiente); roupa; gancho; cartão da campanha; texto da cama de SFX.
4. Refaça por cena, estação ou cenário (nada disso se copia do exemplo): âncora de roupa no estilo da persona §3.4 (opaca, sem estampa nem logo; tecido liso ou de trama grande, porque padrão fino tremula); luz pelo sol calculado para lugar, data e hora (locais-grussai.md §8; em Grussaí, a tabela "Outras estações" do §3: no inverno, sol a ~19,5° por volta de 15h40 e sol da tarde a ~293–304°; na selfie em contraluz ela caminha para o sul e o mar fica à direita); vento (só o do verão foi pesquisado: pesquise antes); som ambiente do lugar (no prompt de vídeo e na cama de SFX); trechos de lugar do negative_prompt (prompts-moldes.md §2.6); espaço livre no snapshot para o gancho, numa área lisa do quadro (o #q1 do template fica no alto à direita; ex.: Verão Conectado: céu aberto no T1); textos da campanha nos tokens __…__ do template: gancho, título do cartão em 1 ou 2 partes com ícone opcional (ex.: "VERÃO ☀ CONECTADO", com o sol) e oferta; texto da cama de SFX.
5. Projeto e página novos: $HOME/hyperframes/<campanha> e um Artifact novo. Não republique na URL do Verão Conectado (§7.2).

2. Fluxo em fases e portões

Cada portão é uma página (Artifact) com A/B lado a lado e perguntas numeradas. Peça resposta curta no formato "T1-A, T2-A, T3-A, voz A, modelo 1"; foi o que acelerou as decisões.

• Página: uma por projeto, republicada a cada portão (mesmo arquivo, mesma URL), com o portão atual no topo e as decisões já tomadas embaixo; campanha nova = página nova. Mídia vai como arquivos de suporte em media/: snapshots em JPG (~200 KB cada na sessão), narração em MP3 e prévia do vídeo em MP4 com poster JPG (~11 MB na sessão; limite de 15 MB por arquivo). Estrutura modelo (ex.: a página do Verão Conectado): leia https://claude.ai/artifact/MivTjGgrZ9ZyhZTftP66kh (Artifact, action: "read"). Por take: A/B, câmera, ação, som captado, narração, texto na tela e tempo. Depois: narração A/B com tabela de tempos, caminhos de modelo, locais com crédito e uma caixa com o formato de resposta.
• Registro: anote as respostas de cada portão em $PROJ/DECISOES.md e na seção "Decisões" da página.
• Juntar portões: junte 1, 2 e 3 numa página só quando oferta, CTA (pago × orgânico) e destino do QR já estiverem respondidos. Sem isso, faça antes o portão 1 (no chat basta) e não gere snapshot nem narração. A narração mostrada num storyboard antes das respostas é provisória: depois delas (pronúncia, CTA, oferta), gere a narração final com a voz escolhida (2 seeds, ~300 créditos cada), antes dos vídeos. Ex.: Verão Conectado: narracao_radassa100 no storyboard e narracao_v2_A_s1 depois das respostas.
• Nunca se junta: vídeo antes do OK do portão 3.

Fase 1. Pesquisa e plano (0 crédito)

• Pesquise em paralelo (4 frentes: modelos, realismo/anti-alucinação, locais e API; com subagentes em paralelo, se houver). Depois escreva o roteiro e o plano de takes no formato do storyboard: por take, lugar e hora, quem filma e câmera, ação em 2–3 tempos, objeto, som captado, frase da narração, texto na tela e tempo.
• Rode 2 críticas independentes antes de gastar: um subagente por foco; sem subagentes, uma passada separada por foco. Técnica = campos e limites da API (api-elevenlabs.md §3.3), duração/1080p, custos e moderação (prompts-principios.md §4). Realismo = "Checklist do prompt" de prompts-principios.md §1 + luz e geometria (sol calculado em locais-grussai.md §8; cena interna ou noturna: §8 deste arquivo). Cada uma devolve problema, take, severidade e correção.
• Rankings mudam rápido: se modelos-e-custos.md tiver mais de ~2 meses, consulte de novo. A partir de 17/11/2026, confira se veo-3.1-generate-001 ainda existe. Teste o acesso a cada modelo sem gastar (§2.2 do mesmo arquivo).
• Cliente já atendido: as references são a pesquisa. Refaça só o item acima e o que é novo na campanha: estação (o vento fora do verão não foi pesquisado), cenário fora do exemplo ou sem foto aberta (peça fotos ao cliente, locais-grussai.md §7; o que não foi pesquisado está no §8 e em locais-grussai.md §10), roupa e objeto na mão (persona §3.4). Mantenha as 2 críticas antes de gastar.
• Portão 1, o cliente recebe: modelo recomendado com placar datado e custo previsto; roteiro com a narração escrita; perguntas numeradas: CTA de anúncio pago ou de post orgânico, destino do QR, pronúncia da marca, oferta e preço (vêm do cliente; nunca invente), persona e refs (avise se alguma ref tiver outro rosto), voz e consentimento, música (padrão: sem), duração, tatuagens e joias, rótulo "Informações de IA", crédito das fotos. [Voltec] Pergunte só o que a seção 1b manda.

Fase 2. Locais reais (0 crédito)

• Fotos com a licença lida na página da foto e o local provado (geotag, OpenStreetMap): método em locais-grussai.md §7. Calcule o sol para a hora da cena (locais-grussai.md §8) e confira o vento do lugar. Só CC0 e CC BY vão para a API; foto NC serve só de referência para escrever o prompt. Cena interna (casa, loja, carro): fotos do próprio cliente, sem placa nem letreiro legível (§8).
• Portão 2, o cliente recebe: folha de contato (verde = pode ir para a API; vermelho = NC), créditos, o cenário único proposto (um lugar e um horário; ex.: Verão Conectado: a varanda e a areia em frente, numa tarde de verão) e o horário da luz.

Fase 3. Snapshots e narração (portão obrigatório)

• Snapshot = 1º quadro de cada take, no gpt-image-2.5-sunburst (9:16, 2K, high), com 2 variações por take. Revise todos com qa-checklist.md §A.
• Gere T1 A/B primeiro. Escolha você a melhor pelo qa-checklist.md §A e use-a como base: o take seguinte no mesmo lugar é edição dela, com a câmera no mesmo ponto; lugar novo é imagem nova com ela como Image 1 (ex.: Verão Conectado: T2 e T3 saíram do T1-A 5vBTv3B9FOt44Vu8jMY4 antes do storyboard). No portão 3, diga quais takes derivam do T1-X. Se o cliente escolher o outro T1, refaça os derivados a partir dele (2 imagens por take; ex.: Verão Conectado: T2 e T3, 4 imagens, ≈2,2 mil créditos) antes de qualquer vídeo.
• Narração inteira numa request, com 2 vozes ou 2 seeds. A duração medida pelo alignment define os cortes. Confira a tônica da marca e o texto falado (stress.py + STT).
• Portão 3, o cliente recebe: A/B de cada take lado a lado com a ref do rosto, players da narração A/B, as fotos dos locais e a pergunta do modelo. Pare até a resposta e guarde os generation_id aprovados.

Fase 4. Vídeos, 2 variações por take

• Veo 3.1, start_frame = generation_id do snapshot aprovado, 9:16, 1080p, 8 s, com áudio, seeds 20260115 e 20260116. O prompt descreve só movimento, câmera e som (prompts-moldes.md §2.5–2.6). A personagem não fala, exceto no modo falando (references/modo-falando.md §4).
• 19.391 créditos por geração, 2 por take (ex.: Verão Conectado, 3 takes × 2 variações = 116.346). Na sessão, 6 gerações em paralelo ficaram prontas em ~3 min (varia). O cliente não recebe nada nesta fase.

Fase 5. Seleção e QA de cada variação (portão interno)

• Folha de contato a 2 fps, tiras numeradas a 24 fps (boca) e a 8 fps (mãos e objeto), e STT do áudio nativo (qa-checklist.md §B). Anote o quadro de cada defeito (take Veo = 192 quadros; quadro = segundos × 24) e escolha in/out que o evite. Se a variação A não tem janela limpa, use a B. Se as duas falham, regere mudando UMA variável.
• Regerar além das 2 variações: dentro da reserva de 1 rodada aprovada no portão 1; acima disso, peça OK com o motivo e o custo (19.391 por take).
• O cliente só recebe algo aqui se houver dúvida real: as 2 variações em loop na página.

Fase 6. Edição (0 crédito, fora a cama de SFX: 40 créditos/s, ~800 por 20 s)

• prep.py (cortes por quadro, fim congelado sob o CTA, mix) e o index.html do template, com cartões ancorados no alignment. Lint, check e render a 24 fps (edicao-hyperframes.md).
• Antes do portão 4, rode o bloco automático da qa-checklist.md §C e a verificação independente §D na master. O cliente só vê o corte que passou.
• Portão 4, o cliente recebe: o vídeo editado na página (prévia leve) e os instantes para ele ouvir com atenção: cortes, emenda, rampa e cada vez que a marca é falada, mais os pontos em que o STT ouviu algo diferente do roteiro (ex.: Verão Conectado: "conectado" em "conectada o verão").

Fase 7. Versões com e sem legenda

• O mesmo index, com a variável legendas. build_legendas.py gera as legendas pelo alignment. Recodifique para Instagram. São 4 arquivos: master e Instagram, com e sem legenda. Entregue as duas versões por padrão (na sessão, a legendada foi pedida depois).

Fase 8. QA final, verificação independente e entrega

• Repita a qa-checklist.md §C nos 4 arquivos (número de quadros, −14 LUFS e ≤ −1,5 dBTP, QR decodificado, fim sem quadro preto, faststart) e a §D se algo mudou depois do portão 4: 3 revisores separados (áudio, imagem, técnico/sincronia), um subagente por foco ou, sem subagentes, uma passada separada por foco. Na sessão eles acharam 2 problemas médios que quem editou não tinha visto.
• Entrega, o cliente recebe: os 4 arquivos com nome de campanha e versão, a página com o vídeo, o recado "ative o rótulo Informações de IA da Meta" e os créditos das fotos CC BY. Atualize prompts/, bodies/ e audio/COMO_FOI_MONTADA_*.txt com o que foi realmente usado, e a memória do projeto com caminhos, versão e decisões ([Voltec] ex.: Verão Conectado: voltec-reels-ia-producao.md).
• Pedido de ajuste depois da entrega: siga a tabela da seção 4, nesta ordem de preferência: recortar, trocar variação, trocar frase, editar identidade, regerar.

Orçamento: por rodada, 38.782 créditos de vídeo por take (2 variações de 19.391) mais ~5 a 7 mil de imagens, narração e SFX (modelos-e-custos.md §6). Ex.: Verão Conectado, 3 takes e ~20 s: ≈122 a 125 mil por rodada. Reserve mais uma rodada de vídeo (~120 mil para 3 takes). A sessão real, com refação de identidade e CTA novo, fechou em ≈253 mil, e o vídeo foi ~92% disso.

3. Regras de ouro

1. Snapshot aprovado antes de qualquer vídeo. O vídeo só anima (start_frame), então rosto, roupa, lugar e luz ficam travados. [vivido]
2. 2 variações por take (imagem: 2 requests; Veo: seeds diferentes; narração ou frase trocada: 2 ou 3 seeds). Em toda rodada da sessão, pelo menos uma variação teve defeito. [vivido]
3. Recorte antes de regerar. Escolher in/out em quadros de 24 fps custa zero; o "O" da boca no T1 sumiu assim. Numa refação, mude uma variável só. [vivido]
4. A personagem não fala. Sob narração: Her lips stay closed the entire time: she does not blow air, sigh, purse her lips or open her mouth, and she never speaks. A emoção vem de olhos, testa e ombros. Nada de huff, sigh ou risada de boca aberta. [vivido] Exceção: modo falando (references/modo-falando.md). [vivido]
5. Um lugar, uma ação e um objeto, já no 1º quadro, com a tela (se houver) virada para ela. Não mande abaixar, guardar nem girar o objeto: manipulação é onde o Veo mais erra, então revise esses trechos a 8 fps. [vivido]
6. Câmera com dono: quem filma, altura, distância e um movimento só, sem zoom, pan, drone ou gimbal. Olhar no rosto de quem filma (na selfie, na própria imagem da tela), nunca cravado na lente. [aplicado] No modo falando, ela fala com quem assiste: olhar na lente ou na tela da selfie. [vivido na selfie]
7. Nenhum texto, logo, marca ou nome de lugar no prompt nem nas refs: descreva o lugar fisicamente. Logo, oferta, legenda e QR entram só na edição. [aplicado]
8. Moderação: an adult ... about 26 years old, fine wispy hairs (nunca baby hairs), roupa opaca, nenhum descritor de corpo no vídeo, nenhuma palavra sensível nem para negar. Geração moderada não é cobrada: mude uma coisa e tente de novo. [aplicado]
9. Luz e vento coerentes com a geografia e a hora reais (calcule o sol). Escreva Not golden-hour orange quando a hora não for dourada. [aplicado] Em cena interna ou à noite, uma fonte de luz real, com direção (§8). [não testado]
10. Veo na API: sempre 9:16, 1080p e 8 s (1080p só sai com 8 s). Não mande enhance_prompt (com false a geração falha) nem webhook. Feche o prompt com (no subtitles) e use negative_prompt longo. [vivido]
11. Persona no gpt-image-2.5-sunburst. Composição aprovada com rosto pouco parecido pede edição de identidade, não snapshot do zero. Refs: rosto grande e de frente, sem dedos, sem logo, sem acessório que possa vazar. [vivido]
12. Narração inteira numa request. Para trocar uma frase, gere só ela com previous_text e emende num silêncio. Registre como a narração foi montada (COMO_FOI_MONTADA_*.txt); sem isso, uma regeração traz o texto antigo de volta. [vivido]
13. Marca com grafia fonética no TTS e grafia certa na tela. Confira a tônica com stress.py e o texto com STT. [vivido]
14. Áudio sem degrau de ganho (use rampa ou fade) e sem música. Narração a −16 LUFS, ambiente nativo a −30 LUFS com ducking, cama de SFX a −36 LUFS e master a −14 LUFS / −1,5 dBTP. [vivido]
15. CTA e QR: pergunte se é anúncio pago ou post orgânico no portão do roteiro. Valide o QR decodificando um quadro do vídeo final (master e Instagram) e rode a verificação independente antes de entregar. [vivido]

4. Decisões rápidas

Situação	Decisão	Por quê / custo
Modelo de vídeo	veo-3.1-generate-001 pela API, image-to-video a partir do snapshot	Testado em 12 gerações e automatizável; 19.391 créditos por take
A conta tem Seedance na API, ou o cliente quer o topo do ranking	Seedance 2.5 (720p, sem seed; no app, manual); antes, 1 teste barato com a persona como start_frame	Topo dos rankings de set/2026, bem à frente do Veo, mas nunca foi gerado nesta skill; tem filtro de rosto real; falha não é cobrada
Ensaiar ação e câmera barato	Veo 3.1 Fast (7.272 por 8 s, histórico) e versão final no Veo padrão	Não usado na sessão; o mesmo seed não reproduz em outro modelo
Modelo de imagem com a persona	gpt-image-2.5-sunburst, 9:16, 2K (1152x2048), high, ≈554	Manteve a identidade; o gemini-3-pro-image afinou o rosto
Duração do vídeo	Medir pelo alignment: última palavra no vídeo + ~1 s. Ex.: Verão Conectado v5: narração de 326 caracteres = 19,06 s, última palavra em 19,44 s no vídeo (NARR_OFFSET 0,30) + ~1 s = 20,5 s	Medido; ritmo de referência: 294 caracteres ≈ 16,6 s (v2)
Cenário, roupa ou formato nunca gerado (loja, carro, casa, uniforme, inverno, noite, Stories)	Seguir o §8, fazer A/B no snapshot e avisar no portão 3 que a cena é nova	[não testado]; errar no snapshot custa ≈554, no vídeo 19.391 por geração
Composição aprovada, rosto pouco parecido ou refs novas	Edição de identidade (Image 1 = snapshot aprovado + 2 ou 3 refs)	Mantém o quadro aprovado; depois refaça os vídeos do take, porque o start_frame mudou
Snapshot reprovado por lugar, luz ou câmera	Regerar o snapshot mudando uma variável do prompt	A edição foi feita para manter o quadro; trocar cenário ou câmera nela reinventa tudo
Mesma cena com pose nova	Editar o snapshot aprovado, com a câmera no mesmo ponto	Mudar o ponto de vista numa edição reinventa o cenário
Defeito no take, mas sobra janela limpa	Recortar in/out	Zero crédito
Defeito sem janela limpa	Usar a outra variação; se as duas falham, regerar mudando 1 variável	19.391 por take
Trocar uma frase ou o CTA	Gerar só a frase com previous_text, emendar e juntar os alignments (api-elevenlabs.md §5.5)	≈1 crédito por caractere
O roteiro todo mudou	Regerar a narração inteira e refazer os tempos	Prosódia contínua
Música	Sem música (padrão); se pedirem, de −18 a −24 dB sob a voz	Sem música parece vídeo real; o nível com música não foi testado
Ela precisa falar na câmera	Modo falando: Veo 3.1 com a fala no prompt, troca de voz para a Radassa (sts.py), takes falados mudos no prep.py (FALA) e legendas pelo STT (references/modo-falando.md)	[vivido: teste de 13 s aprovado em 15/10/2026, 38.892 créditos]; até ~75 caracteres de fala por take; troca de voz e STT ~110 créditos

5. Comandos essenciais

Rode de cima para baixo; cada bloco começa depois do preâmbulo. Todo submit aceito gasta créditos; recusas 403/422 e gerações que falham ou são moderadas não são cobradas.

Preâmbulo (repita em cada chamada do Bash: variáveis não passam de uma chamada para a outra):

export SKILL="$HOME/.claude/skills/reels-ia-realista"   # ou a "Base directory" que o Claude Code mostra ao carregar a skill; nunca "~" entre aspas
export PROJ="$HOME/hyperframes/<campanha>"               # pasta do projeto da campanha; nunca a do Verão Conectado (§7.2: só leitura; os exemplos gravam arquivos)
export HF="$PROJ/reels-final" QA="$PROJ/qa"
export FERR="$HOME/hyperframes/_ferramentas" NODE_PATH="$HOME/hyperframes/_ferramentas/qr/node_modules"
mkdir -p "$PROJ"/{prompts,bodies,refs,locais,snapshots,takes,audio,qa} && cd "$PROJ"

• Comandos demorados: rode poll_round.py, el.py wait (vídeo) e hyperframes render/check com timeout: 600000 na ferramenta Bash ou com run_in_background (6 Veo levaram ~3 min; cada render, ~2 min). Se o polling for interrompido, rode de novo: ele só faz GET e baixa o que já terminou.
• Nomes da narração: bodies/tts_<vN>_s<seed>.json → audio/narracao_<vN>_s<seed>.wav + audio/narracao_<vN>_s<seed>_alignment.json.

Refs e snapshots (texto do prompt: o molde de prompts-moldes.md §2.1–2.4 mais perto da cena; [Voltec] pule o upload: os asset_id estão no §7.1):

cp /home/syllas/hyperframes/voltec-reels-ia/refs/persona_headshot_sem_dedos.jpg refs/rosto_sem_dedos.jpg   # [Voltec] o rosto na7keiYvPpGArmyghOpk, para o A/B; outra persona: ponha a foto do rosto aqui
python3 -I "$SKILL/scripts/el.py" upload refs/rosto_sem_dedos.jpg          # imprime o asset_id (0 crédito); [Voltec] pule
jq -n --rawfile p prompts/T1_snapshot.txt --arg rosto "<asset_rosto>" --arg local "<asset_local>" \
  '{model_id:"gpt-image-2.5-sunburst", prompt:($p|rtrimstr("\n")), aspect_ratio:"9:16", resolution:"2K", quality:"high",
    images:[{type:"asset",asset_id:$rosto},{type:"asset",asset_id:$local}]}' > bodies/T1_gpt25.json
python3 -I - T1 <<'EOF'   # envio A/B (api-elevenlabs.md §2): o mesmo corpo 2 vezes (sem seed, varia; ≈554 cada)
import os, sys, json; sys.path.insert(0, os.environ["SKILL"] + "/scripts"); import el
T = sys.argv[1]; IDS, ids, body = f"snapshots/{T}_ids.json", {}, json.load(open(f"bodies/{T}_gpt25.json"))
for nome in (f"{T}_gpt25_a", f"{T}_gpt25_b"):
    st, r = el.submit("image", body); print(nome, st, r.get("id") if st == 200 else r)
    if st == 200:
        ids[nome] = r["id"]; json.dump(ids, open(IDS, "w"), indent=1)
EOF
python3 -I "$SKILL/scripts/poll_round.py" snapshots/T1_ids.json --kind image --out snapshots   # -> snapshots/T1_gpt25_a_<id>.png ...
ffmpeg -loglevel error -y -i "snapshots/T1_gpt25_a_<ID_A>.png" -i "snapshots/T1_gpt25_b_<ID_B>.png" -i refs/rosto_sem_dedos.jpg -filter_complex \
  "[0]scale=-2:960[a];[1]scale=-2:960[b];[2]scale=-2:960[c];[a][b][c]hstack=inputs=3" qa/T1_ab_ref.jpg   # A/B + ref para a página
# Escolhido o T1 base (qa-checklist.md §A), monte cada take seguinte e repita o envio A/B e o poll com o nome dele.
# Mesmo lugar = edição do T1 base (abaixo; ex.: Verão Conectado: T2). Lugar novo = + foto do local como 3ª imagem (ex.: T3).
jq -n --rawfile p prompts/T2_snapshot.txt --arg t1 "<gen_id do T1 base>" --arg rosto "<asset_rosto>" \
  '{model_id:"gpt-image-2.5-sunburst", prompt:($p|rtrimstr("\n")), aspect_ratio:"9:16", resolution:"2K", quality:"high",
    images:[{type:"generation",generation_id:$t1},{type:"asset",asset_id:$rosto}]}' > bodies/T2_gpt25.json

Narração (Fase 3, junto com os snapshots; settings e tags em api-elevenlabs.md §5; troca de frase e junção de alignments em §5.5):

VOZ="<voice_id>"; N=v1           # [Voltec] VOZ=4yvYc2GSakxLWMhlsd6b ("Radassa 100%"); roteiro em prompts/narracao_v1.txt
for S in 20261015 20261016; do   # A/B entre 2 seeds; ≈1 crédito/caractere cada
  jq -n --rawfile t prompts/narracao_$N.txt --argjson seed $S \
    '{text: ($t|rtrimstr("\n")), model_id: "eleven_v4", language_code: "pt",
      voice_settings: {stability: 0.45, similarity_boost: 0.85}, apply_text_normalization: "auto", seed: $seed}' > bodies/tts_${N}_s$S.json
  python3 -I "$SKILL/scripts/el.py" tts "$VOZ" bodies/tts_${N}_s$S.json audio/narracao_${N}_s$S          # .wav + _alignment.json
  python3 -I "$SKILL/scripts/stress.py" audio/narracao_${N}_s$S.wav audio/narracao_${N}_s${S}_alignment.json  # outra marca: --palavra REGEX --corte N
  python3 -I "$SKILL/scripts/stt.py" audio/narracao_${N}_s$S.wav | jq -r .text                          # tem de bater com o roteiro sem as tags
done

Rodada de vídeo (só depois do portão 3; 19.391 por take aceito):

python3 -I - <<'EOF'
import os, sys, json; sys.path.insert(0, os.environ["SKILL"] + "/scripts"); import el
R = ""   # 2ª rodada: R = "r" (vira T1r_veo_v1..., como na sessão) e SNAP só com os takes refeitos; os corpos da 1ª ficam intactos
SNAP = {"T1": "<gen_id T1 aprovado>", "T2": "<gen_id T2>", "T3": "<gen_id T3>"}   # um item por take aprovado (ex.: Verão Conectado: T1, T2 e T3)
IDS, ids = f"takes/veo{R}_ids.json", {}
for take, snap in SNAP.items():
    prompt = open(f"prompts/{take}_video_veo.txt").read().strip()
    neg = open(f"prompts/{take}_negative_veo.txt").read().strip()
    for v, seed in (("v1", 20260115), ("v2", 20260116)):
        body = {"model_id": "veo-3.1-generate-001", "prompt": prompt, "negative_prompt": neg,
                "start_frame": {"type": "generation", "generation_id": snap},
                "aspect_ratio": "9:16", "resolution": "1080p", "duration_secs": 8, "generate_audio": True, "seed": seed}
        json.dump(body, open(f"bodies/{take}{R}_veo_{v}.json", "w"), ensure_ascii=False, indent=1)
        st, r = el.submit("video", body); print(take + R, v, st, r.get("id") if st == 200 else r)
        if st == 200:
            ids[f"{take}{R}_veo_{v}"] = r["id"]; json.dump(ids, open(IDS, "w"), indent=1)
EOF
python3 -I "$SKILL/scripts/poll_round.py" takes/veo_ids.json --out takes   # 2ª rodada: takes/veor_ids.json; -> takes/<nome>_<id>.mp4 + status

QA de cada take: comandos e checklist em qa-checklist.md §B.

Modo falando: a voz sai dos takes. Rode sts.py em cada take escolhido e preencha FALA no prep.py. A narração em off acima só entra nos takes sem fala, e as legendas vêm do STT da mix (references/modo-falando.md §5–8).

Cama de SFX: api-elevenlabs.md §7 → audio/ambiente_sfx.mp3, com duration_seconds ≥ TOTAL/24 (máximo 30; 40 créditos/s) e o texto reescrito para a <cena> da campanha (ex.: Verão Conectado: casa de praia no fim de tarde).

Edição, bloco 1: preparar (HyperFrames testado na 0.8.161). O QR sai aqui, ANTES do prep.py e do render:

mkdir -p "$HF"/{assets,media,renders} && cd "$HF"
cp "$SKILL/scripts/index_template.html" index.html; cp "$SKILL/scripts/prep.py" "$SKILL/scripts/build_legendas.py" .
cp /home/syllas/hyperframes/verao-conectado/assets/logo-voltec.png assets/logo.png; cp assets/logo.png assets/logo-cta.png   # [Voltec] logo oficial, fixa (§7.1)
[ -d "$FERR/qr/node_modules/jsqr" ] || (mkdir -p "$FERR/qr" && cd "$FERR/qr" && npm i [email protected] [email protected] [email protected])   # 1ª vez: precisa de rede
node -e 'require("qrcode").toString(process.argv[1], {type: "svg", errorCorrectionLevel: "M", margin: 0,
  color: {dark: "#111111", light: "#ffffff"}}, (e, s) => { if (e) throw e; require("fs").writeFileSync("assets/qr.svg", s); });' "<URL>"   # URL respondida no portão 1

Pare e edite antes do bloco 2 (detalhes em edicao-hyperframes.md §4–8 e na tabela de tokens e campos PREENCHA do §13; conferência antes do render em qa-checklist.md §C.0):

• prep.py: SEGMENTS, TOTAL, NARR, NARR_OFFSET e BED.
• build_legendas.py: ALIGN, PHRASES e CTA_START (= T.cta do index). Num projeto novo, START_FIX e LOW_RANGES começam vazios e só são preenchidos depois de medir com stt.py --ss/--t.
• Os tokens __…__ e os EDITAR do index.html: gancho, título do cartão da campanha e ícone opcional, oferta, CTA (pago × orgânico), tempos T e duração em 5 lugares (TOTAL/24). Depois, grep -nE '__[A-Z0-9_]+__' index.html não pode imprimir nada.

Edição, bloco 2: render e versões. O render da 0.8.161 é best-effort: sem assets/qr.svg, sairia sem QR e sem erro. Por isso o --no-best-effort (falha em vez de sair sem a mídia) e o decode no fim.

cd "$HF"; V="<campanha>_vN"; T_QR="<instante com o QR na tela, em s>"   # Verão Conectado v5: V=verao-conectado-reels-ia_v5, T_QR=18.6
python3 prep.py                  # media/base.mp4 + media/mix.wav; "python3 prep.py audio" refaz só o áudio
python3 build_legendas.py        # injeta as legendas no index.html
npx --no-install hyperframes lint
npx --no-install hyperframes check
npx --no-install hyperframes render -o "renders/$V.mp4" --fps 24 --quality delivery --no-best-effort
npx --no-install hyperframes render -o "renders/${V}_legendas.mp4" --fps 24 --quality delivery --no-best-effort --variables '{"legendas":true}'
for v in "$V" "${V}_legendas"; do ffmpeg -loglevel error -y -i "renders/$v.mp4" -c:v libx264 -preset slow -crf 19 -maxrate 20M \
  -bufsize 40M -profile:v high -level 4.2 -pix_fmt yuv420p -c:a aac -b:a 256k -movflags +faststart "renders/${v}_instagram.mp4"; done
ffmpeg -loglevel error -y -ss "$T_QR" -i "renders/${V}_instagram.mp4" -frames:v 1 "$QA/qr.png"
node "$SKILL/scripts/decode.cjs" "$QA/qr.png"   # tem de imprimir a URL do QR

Receita completa do QR: edicao-hyperframes.md §11.1 (gerar e conferir se a página está no ar) e §11.2 (decodificar na master e no Instagram). O bloco automático de QA final, que roda nos 4 arquivos, está em qa-checklist.md §C.

6. Mapa dos arquivos

Arquivo	Para que serve
references/modelos-e-custos.md	Placar de vídeo datado, Veo na prática, status da conta, teste de acesso sem custo, modelos de imagem, custos (medido/histórico/doc/estimado) e orçamento
references/api-elevenlabs.md	Endpoints, corpos JSON reais, pegadinhas do Veo, polling, TTS e emenda de frase, STT, SFX, música e tabela de erros
references/prompts-principios.md	Como escrever: 12 princípios e "Checklist do prompt" (§1), armadilhas vividas (§3) e moderação (§4)
references/prompts-moldes.md	Fluxo e envio (§0) e moldes completos (§2: snapshot, pose, selfie, identidade, Veo, negativos, Seedance, narração; 2.9 molde-base de cena; 2.10 cena interna, noturna ou com roupa nova). Arquivo grande: leia por seção (Grep ^### 2\. + Read com offset/limit)
references/locais-grussai.md	Grussaí real (sol por estação, vento do verão, receitas de cena do exemplo, fotos licenciadas) e método para qualquer lugar: fotos (§7), sol (§8) e lugar no prompt (§9)
references/persona-e-marca-voltec.md	Persona, âncoras de texto, assets, edição de identidade, voz Radassa, marca, QR, CTA, publicação e a personagem em cada cenário (§10). Arquivo grande: leia por seção (Grep ^## + Read com offset/limit)
references/edicao-hyperframes.md	Pastas, in/out em quadros, prep.py e mixagem, index, legendas, lint/render, Instagram e ajustes rápidos
references/qa-checklist.md	Portões A (snapshot), B (take), C (vídeo final) e D (verificação independente), com comandos
references/modo-falando.md	Ela falando para a câmera: fala por take, snapshot, prompt do Veo com fala, troca de voz, QA de sincronia, edição e legendas; testado e aprovado em 15/10/2026
scripts/el.py	Biblioteca e CLI da API (upload, submit, get, wait, tts); lê a chave sem imprimir
scripts/poll_round.py	Espera e baixa uma rodada salva como {nome: generation_id} (só GET)
scripts/stt.py	Transcrição scribe_v1 para QA, com --ss, --t e --out
scripts/stress.py	Tônica da marca medida pelo alignment do TTS (--palavra, --corte)
scripts/sts.py	Troca de voz (speech-to-speech) de um take para a voz da persona, com o mesmo tempo; confere a duração
scripts/stt_alinhamento.py	STT (stt.py) → alignment por caractere, para as legendas do modo falando
scripts/decode.cjs	Lê o QR de quadros PNG (jsQR); sai com 1 se não ler
scripts/prep.py	Molde: cortes por quadro, fim congelado, grão e mix a −14 LUFS; FALA para takes falados
scripts/build_legendas.py	Molde: legendas pelo alignment, injetadas no index
scripts/index_template.html	Molde da composição HyperFrames 9:16: tokens da campanha (gancho, cartão, oferta), cidades, CTA, QR e legendas por variável
scripts/flows_submit_poll.sh	Alternativa em curl + jq: envia, faz polling com backoff e baixa

7. [Voltec] Dados da Voltec (troque em outro cliente)

7.1 Fixos da Voltec com a personagem (valem em todo vídeo)

• Persona: a da conta ElevenLabs (fotos de uniforme, carro e loja), "an adult Brazilian woman, about 26 years old", sem joias nem tatuagens no prompt, com as âncoras de rosto, pele e mãos copiadas igual (persona §3.1–3.3). Assets na conta (não suba de novo): rosto sem dedos na7keiYvPpGArmyghOpk, rosto da loja pUgU1HXgmdqXfP02iR8T, corpo sem logo ZY1iDcJLhPFklahPnvkM. Não use os frames da selfie antiga (outro rosto), a foto com headset, a da passarela (rosto pequeno), a da loja com o letreiro VOLTEC (bZiCdj3zIGYdX0UKyfvU) nem o uniforme com o logo bordado (9snOZM2EfiYIjKtqfsW2; use o corpo sem logo).
• Voz: "Radassa 100%" 4yvYc2GSakxLWMhlsd6b (principal; eHs9HKeucCzJ3ChAjmII só para A/B), eleven_v4, 0.45/0.85, "pt", wav_48000. No TTS, "Voltéc" (vol-TÉC) e números por extenso; na tela, "Voltec" e algarismos.
• Textos fixos: cidades Grussaí, Atafona, Chapéu do Sol e São João da Barra, nesta ordem (cartão "Tem Voltec em" e linha do CTA); CTA pago "Clica no botão Saiba Mais ou escaneia o QR code na tela!"; CTA orgânico "Assina pelo link na bio!". Qual dos dois vai é slot (§1b).
• QR: nunca o WhatsApp (o usuário trocou explicitamente). O destino é slot: pergunte e confira se a página está no ar com curl e headers de navegador (o site devolve 406 ao curl simples; edicao-hyperframes.md §11.1).
• Marca: logo para fundo claro em /home/syllas/hyperframes/verao-conectado/assets/logo-voltec.png (a pasta é do projeto HyperFrames anterior; a logo é a oficial, de toda campanha), sempre sobre cartão branco; nunca redesenhe a logo nem a mande ao gerador. Cores #d7262f e #2f2f33; fontes Montserrat 800/900 e Barlow 600/700. Sem música.
• Área atendida: Grussaí é plana, com a praia voltada para o leste (~95°): o sol nasce no mar e nunca se põe no mar, em nenhuma estação. Mar cinza-azulado ou oliva, nunca turquesa; casuarinas tortas; casas baixas. Nunca escreva "Avenida Atlântica", "RJ", "Brazil" ou "Grussaí" no prompt. A orla de Atafona não é recomendada como cenário (erosão, conotação negativa; locais-grussai.md §2 e §10); Chapéu do Sol não tem foto aberta. Sol por data e hora: locais-grussai.md §3 e §8. Foto da restinga já na conta: Mf1kechhOOoqJO70sPNd (CC BY 4.0, Pablo Cauã da Silva Toledo).
• Conta (15/10/2026): Veo liberado; modelos ByteDance com 403 model_access_denied na API; nenhum webhook inscrito; plano growing_business com 5,22 milhões de créditos por ciclo.

7.2 Exemplo preenchido: Verão Conectado (15/10/2026)

O caso de referência testado, com os slots do §1b preenchidos. É molde de preenchimento, nunca padrão.

Slot	Verão Conectado
Tema e formato	Promoção sazonal de verão (casa de praia sem internet); Reels 9:16 para anúncio pago, com botão; 3 takes
Cenário, horário e luz	Orla de Grussaí: varanda do 2º andar de uma casa de frente para o mar e a areia em frente; ~17h de meados de janeiro, sol a ~19,5° atrás das casas (luz quente, ainda não dourada; dourado só a partir de ~17h40); vento nordeste (locais-grussai.md §3–§5)
Roteiro de takes	T1 varanda, celular erguido sem sinal, frustrada (amiga filmando); T2 rede, chamada de vídeo, risada de boca fechada; T3 selfie andando na areia
Roupa	Saída de praia de crochê branca de trama grande sobre regata branca e short jeans claro (persona §3.4)
Objeto na mão	Celular de capa preta fosca sem logo, com a tela virada para ela (no T3 ele é a câmera)
Som ambiente	Brisa do mar e mar distante (T1, T2) ou ondas na areia (T3); vento no microfone; tecido (T1) e rangido da rede (T2)
Gancho	"Casa de praia / sem internet?", no céu do T1
Oferta	"Planos sem fidelidade" + "de 2 a 5 meses" (na voz, "dois a cinco")
CTA	Anúncio pago: a frase paga do §7.1 e o cartão "clique em Saiba mais" + QR. Até a v3 era "link na bio" (resposta inicial), trocado quando o cliente avisou que o anúncio teria botão
Destino do QR	https://provedorvoltecinternet.online/?page_id=674, página "Verão Conectado 2026" (no projeto, assets/qr-checkout.svg)
Duração	20,5 s = 492 quadros (última palavra em 19,44 s)
Cartão da campanha	"VERÃO ☀ CONECTADO" (sol como ícone)
Cama de SFX	audio/ambiente_praia_sfx.mp3, 20 s, casa de praia no fim de tarde (texto em api-elevenlabs.md §7)
Legendas	START_FIX [("internet?", 1, 1.38), ("Voltec", 1, 5.32), ("Voltec", 2, 8.03)], LOW_RANGES [(0.0, 3.70)], CTA_START 15.40; FIX com "dois": "2" e "cinco": "5" além do "Voltéc": "Voltec"

• Projeto (só leitura): /home/syllas/hyperframes/voltec-reels-ia/ (prompts/, bodies/ com assets.json, snapshots/, takes/, audio/, refs/, locais/, reels-final/). Memória: voltec-reels-ia-producao.md.
• Página: https://claude.ai/artifact/MivTjGgrZ9ZyhZTftP66kh (storyboard + vídeo); serve de modelo, mas campanha nova vai numa página nova.
• IDs: snapshots finais (start_frame) T1 HInXH8bxSo6aEH0mUmup, T2 e7k1uG3FnY3q8R0oUuCG e T3 O2D10yzDXIp2eu8jbhtj, editados (identidade) a partir de T1-A 5vBTv3B9FOt44Vu8jMY4, T2-A 0fZysnZPt1Xmk1RaJF5H e T3-A gXl0EPY5A3LhPnLlHbBv. Takes da v5: T1r_veo_v1_bICA18jbanp0KfqE3fgS (in 19, 89 quadros), T2r_veo_v1_RvTRU6nLzVKOEUqVWUh5 (62, 101) e T3r_veo_v2_R41wQEvLdexHBvaXIRsl (5, 187), mais 115 quadros congelados.
• Narração: audio/narracao_v3.wav + _alignment.json = narracao_v2_A_s1 (seed 20261015) + CTA cta_v3_20261017 emendado em 15,05 s (+0,17 s, −3 dB); roteiro em prompts/narracao_v3.txt (persona §6) e montagem em audio/COMO_FOI_MONTADA_narracao_v3.txt; NARR_OFFSET 0,30.
• Entrega v5: /home/syllas/hyperframes/voltec-reels-ia/reels-final/renders/verao-conectado-reels-ia_v5{,_instagram,_legendas,_legendas_instagram}.mp4 (enviados ao cliente como Verao_Conectado_REELS_IA_v5_{master,instagram}.mp4 e ..._v5_legendas_{master,instagram}.mp4). A v3 e a v4 são antigas (a v3 ainda tem o "link na bio").

8. Cenas, roupas e formatos nunca gerados [não testado]

Nada desta seção foi gerado: são as regras do §3 e das references aplicadas a cenas novas. Em toda cena nova, faça A/B no snapshot (≈554 cada), revise com qa-checklist.md §A e avise no portão 3 que a cena é nova; vídeo só depois do OK. Fato de lugar sem fonte nas references fica marcado "não pesquisado: pesquise com locais-grussai.md §7–§9" e nunca é inventado no prompt. Detalhes: persona-e-marca-voltec.md §10 (a personagem em cada cenário) e §3.4 (âncoras de roupa e objeto), locais-grussai.md §10 (lugar por lugar) e prompts-moldes.md §2.9–2.10 (molde-base de cena e adaptação de luz, som e objeto).

• Vale em qualquer cena (§3): um lugar, uma hora e uma ação por take; câmera com dono, um movimento só e nada que revele área nova; uma fonte de luz real, com direção, igual em todos os takes; um objeto já no 1º quadro, inteiro e sem tela à mostra; lábios fechados sob a narração; nenhum texto, placa, tela legível ou logo no quadro (a marca entra só nos cartões); 3 a 5 elementos fixos do fundo, com as mesmas palavras em todos os prompts (locais-grussai.md §9).
• Riscos que as refs da conta já mostraram [vivido], válidos em todo cenário: o letreiro VOLTEC da loja e o logo bordado do uniforme vazam texto e vermelho para a cena; o headset vaza; rosto pequeno no quadro não segura a identidade. Parte das refs é imagem gerada [pesquisa]: não prova como são a loja ou o carro reais. Use só os assets do §7.1 e escreva o cenário em texto (ou com fotos do cliente sem texto).

Cena	Como derivar [não testado]	Riscos e o que falta
Loja da Voltec	Fotos da loja real feitas pelo cliente, sem letreiro, cartaz, placa ou tela legível (ou recortadas); câmera de costas para o letreiro e a fachada, fundo liso; uma fonte de luz que apareça nas fotos, com direção; objeto liso, sem logo nem etiqueta; nada de "Voltec" no prompt	A foto da conta com o letreiro VOLTEC enorme vaza texto e não serve de foto do local; o notebook da ref com headset tem a marca legível. Interior, luz e móveis da loja real: não pesquisado: pesquise com locais-grussai.md §7–§9
Carro	Carro parado (nunca ela dirigindo com o celular na mão); selfie a um braço (prompts-moldes.md §2.3) ou amiga no banco ao lado; do peito para cima; luz do dia por uma janela, com direção; emblema do volante, painel e placas fora do quadro; som só do que o microfone captaria ali (prompts-principios.md §1.11)	Carro andando: a janela revela paisagem nova a cada quadro (área revelada é área inventada, prompts-principios.md §1.2). Retrovisor e vidros podem refletir quem filma [pesquisa]. O rosto na7keiYvPpGArmyghOpk vem de uma foto no carro: mantenha "ignore the car interior behind her" e descreva o carro da cena no texto
Casa (sala, quarto, home office)	Fotos do cliente ou só descrição física; luz de uma janela ou luminária, com direção e hora; celular com a tela virada para ela, ou roteador liso parado num móvel (ela não o manipula); TV e telas desligadas ou fora do quadro	Sem foto do lugar, o snapshot vai só com o rosto em images (o T1 testado tinha rosto + foto do local). Espelhos refletem quem filma [pesquisa]
Uniforme liso sem logo	Âncora de uniforme liso da persona §3.4 (without any logo, print, embroidery or lettering), com o peito revisado a 100%	O uniforme real tem logo bordado. Na edição de identidade com o uniforme na Image 1, mantenha o texto do molde (o "ignore ... the red uniform" fala das refs, não da Image 1), descreva a polo no {OUTFIT} com a versão curta da âncora e confira o peito a 100% (persona §5; prompts-moldes.md §2.4). A marca nunca vai na roupa, só nos cartões
Outro ponto da região (Atafona, Chapéu do Sol, lagoa, calçadão, centro de São João da Barra)	Fotos do cliente ou achadas e provadas pelo método de locais-grussai.md §7; sol pelo §8 com as coordenadas do ponto; um lugar só por vídeo	Atafona: erosão, só se o cliente insistir e sem ruína no quadro; Chapéu do Sol não tem foto aberta; a lagoa não se mistura com praia no mesmo vídeo; quiosques e calçadão só têm fotos NC, cheias de texto e marcas (locais-grussai.md §2 e §5.3), e o calçadão em ondas puxa Copacabana (prompts-principios.md §3.3). O resto: não pesquisado: pesquise com locais-grussai.md §7–§9
Outra estação em Grussaí	Sol pela tabela "Outras estações" de locais-grussai.md §3 (a luz do exemplo, sol a ~19,5°, cai por volta de 16h00–16h20 no outono e na primavera e de 15h40 no inverno; no inverno, a selfie em contraluz caminha para o sul, com o mar à direita); roupa nova no estilo da persona §3.4 (lá há um exemplo de inverno); tire do prompt os trechos de verão do exemplo (about 5 pm in summer, sun-flushed, a brisa do mar)	Vento, céu, clima e movimento da praia fora do verão: não pesquisado: pesquise com locais-grussai.md §7–§9
Noite	Uma fonte real e com direção (poste, luminária, janela acesa), a mesma em todos os takes; troque "crisp daylight frames" por ruído de celular no escuro; nada de ajuste de exposição; rosto iluminado, em plano médio; mãos e boca revisadas a 8 e 24 fps	Tela acesa vira interface: continua virada para ela. A orla tem postes de luz finos do lado do mar (locais-grussai.md §2), mas como ela fica à noite: não pesquisado: pesquise com locais-grussai.md §7–§9 (a foto noturna do calçadão é NC: só referência)
Stories ou outra duração	9:16 igual; vídeo mais longo = mais takes (uma ação cada, no mesmo lugar e na mesma hora), não take mais longo: na API, 1080p só sai com 8 s; cada take a mais custa 38.782 (2 variações)	Zona segura do Stories não pesquisada (a do template é a do Reels): confirme antes de posicionar texto