CarVendors Video Studio v4

¿Qué hace CarVendors Video Studio v4?

Habla con el usuario en bengalí corto y sencillo. Todo en los videos está en inglés del Reino Unido. $CS = esta carpeta de habilidad (~/.claude/skills/carvendors-studio, Windows %USERPROFILE%\.claude\skills\carvendors-studio). $PY = el Python de la habilidad: Mac ~/.cache/carvendors-studio/venv/bin/python, Windows %USERPROFILE%\.cache\carvendors-studio\venv\Scripts\python.exe (creado por la instalación; tiene numpy + scipy).

0. Reglas inquebrantables

1. Sin datos inventados. Precio, kilometraje, motor, año, "recién llegado", "vendido", financiación, economía, matrículas solo con evidencia. El texto antiguo de TikTok y los comentarios no son evidencia.
2. Lo real sigue siendo real. Solo imágenes reales y fotos reales del concesionario; sin autos, personas, concesionarios ni letreros generados por IA.
3. Marca: CarVendors.co.uk es la marca principal; "Concesionario destacado: B&F Cars" es secundario. CarVendors ayuda a las personas a encontrar/conectar con autos; no vende el auto. Ambas son nuestras empresas.
4. Video completo, duración equilibrada: mantener TODO el video fuente en orden (sin cortes de escena). Añadir un gancho y un outro. Total ≈ fuente + 3-7 s. Recortar solo fotogramas negros/congelados/duplicados.
5. Económico por diseño: usar la vía rápida (batch.py + build.py). No escribir HTML de composición a mano, no re-analizar ganchos (el catálogo compartido los tiene), mirar UNA hoja de contacto por video. Preguntar solo cuando esté bloqueado.
6. Nunca imprimir ni copiar claves de API (~/.config/video-studio/.env). Nunca sobrescribir una exportación (_v2, _v3…).
7. Si no está seguro de dónde está algo o de lo que el usuario quiere → ejecute $PY $CS/tools/paths.py show y la carpeta de Drive de CarVendors (paths.py get carvendors — contiene todo el contexto: fuentes, logo, fotos del concesionario, banners, reseñas de clientes, vistas previas de estilo de texto), luego haga una pregunta corta.

1. Dónde están las cosas (automático, Mac + Windows)

$PY $CS/tools/paths.py show encuentra la unidad "My Drive" de Google Drive de este PC y lee la configuración del equipo My Drive/Projects/CarVendors/_studio/config.json (rutas relativas a My Drive + valores predeterminados del equipo). Sin configuración cuando Drive está funcionando. Anulaciones para un PC: paths.py set <clave> <ruta> / paths.py drive <ruta de My Drive>. Claves: car_sources (carpetas 1-200 con video.mp4, comments.txt, a veces Voice/), hooks, bgm, sfx, fonts, logos, showroom_pics, text_refs, outros, exports (videos terminados para subir), studio (catálogo compartido + registro), projects_root (carpetas de trabajo locales, ~/Projects/videos).

2. El bucle por lotes (predeterminado)

$PY $CS/tools/batch.py plan 1-20      # directorios de trabajo ~/Projects/videos/bnf-vNNN + borrador job.json + hoja de contacto + cajas de texto
  → para cada video: mirar work/qa/contact.jpg, editar job.json (§3), establecer "ready": true
$PY $CS/tools/batch.py render 1-20    # construye y renderiza cada trabajo listo, exporta a Drive, escribe el registro de ganchos
$PY $CS/tools/batch.py status 1-200

Un video a mano: $PY $CS/tools/build.py <job.json> (solo revisar) → opcional npx hyperframes snapshot <job>/work/hf --at <t> → build.py <job.json> --render. Trabajar en lotes de 10-20; después de cada lote, mirar las hojas de fotogramas (output/*_frames.jpg) antes del siguiente.

3. Qué decidir por video (el único trabajo de IA)

Desde la hoja de contacto + source_info + text_hint en job.json:

• slug: nombre corto del modelo, ej. mitsubishi-asx.
• Apariencia del texto: seguir references/text-style.md exactamente (las imágenes de vista previa en text_refs): texto Montserrat Black blanco, UN acento = píldoras/etiquetas rojo marca #E8202A, tarjetas blancas con texto carbón, verde solo para puntos/marcas pequeñas, logo limpio centrado arriba. Nunca cajas, píldoras o insignias carbón/negro sobre las imágenes.
• Texto antiguo (cada caja text_hint, src = píxeles fuente, canvas = 1080x1920 px), mejor opción económica: mantener (inofensivo, legible, alineado con la marca, ej. un nombre de modelo simple) → cubrir con covers[] (text-cover, estilo card = tarjeta blanca + etiqueta roja, en coordenadas canvas, SIEMPRE con una línea, ej. etiqueta "DESTACADO" + "Visto en B&F Cars") cuando muestre precios, "TikTok", otros negocios, afirmaciones groseras o no verificadas → eliminar (remove[] = caja src, inpainting) solo si una cubierta ocultaría el auto. Nunca una cubierta vacía.
• Superposiciones (0-3, solo en momentos clave, nunca sobre la cara/insignia/ruedas del auto): label-card en la primera toma · punch-text ("Abarth icónico / [Estilo]", "Perfecto para / [Conducción Urbana]", "Deportivo / [Interior]") en tomas de detalle o interior · hero-model ("ABARTH / 595" grande) cuando el cielo esté vacío · detail-line "En los / detalles." en un primer plano. Píldora = rojo marca siempre. Sobre nubes blancas / parabrisas brillantes: mover el texto o lineBg 0.35-0.5 (brillo suave, sin caja). Los tiempos están en segundos desde el inicio del video principal.
• gancho: dejar "auto" (el menos usado, no usado en las últimas N ediciones). "car_hook": true para la carpeta de Ganchos de Auto. Un gancho con nombre: {"file": "Car Hooks/Car Flip.mp4", "in": 0, "out": 3.2} — acción completa, recortar solo tiempo muerto después del remate. transition: cut (predeterminado) · whip · flash · zoom — exactamente uno.
• voz: solo si existe ready_voiceover y el usuario lo quiere; transcribir y verificar hechos primero. Todo lo demás (insignia de logo, música, outro, gradación) proviene de los valores predeterminados del equipo; anular solo por una razón.

Lista completa de campos: docstring de tools/build.py. Ejemplo: examples/job-v002.json.

4. Ganchos, outro, música compartidos (igual en todos los PCs a través de Drive)

• $PY $CS/tools/hooks.py list|stats|pick <id>|sheet <name>|scan — catálogo de todos los ganchos (duración, pico de acción, entrada/salida sugeridos, tira de vista previa) y conteos de uso desde _studio/ledger/*.json. Ejecutar scan después de añadir ganchos.
• Outro: colocar el video de outro del equipo en la carpeta outros y establecer defaults.outro_video en _studio/config.json; cada nueva construcción lo usará. Hasta entonces: outro con foto real del concesionario (defaults.outro_photo).
• Música: lista defaults.music en la configuración (pistas de la biblioteca, licencia verificada, línea de crédito en la publicación). Logo: defaults.logo (logo-badge, estilo clean, centrado arriba — el aspecto de referencia).

5. Antes de decir que un video está terminado

build.py informa hyperframes check — debe decir "Check passed" (corregir contraste por posición o lineBg). Mirar la hoja de fotogramas: texto antiguo eliminado o cubierto, sin texto sobre el auto, logo legible, corte gancho → limpio. Informar en bengalí: ruta(s) de salida, gancho usado, qué se cubrió/eliminó, cualquier bloqueo. Dar texto de publicación en inglés del Reino Unido cuando se solicite (incluir la línea de crédito musical para pistas NCS).

6. Leer más solo cuando sea necesario

• references/text-style.md — EL aspecto del texto (paleta, tipo, los siete elementos, colocación). Leer antes de las superposiciones.
• references/components.md — variables de cada componente (label-card, punch-text, text-cover, logo-badge, hero-model, detail-line, shape-text, verified-feature, caption-line, localized-contrast, outro-real-showroom).
• references/design.md — sistema de diseño completo, color, presets de tipo (PUNCH / CINEMATIC), escalera de texto antiguo, acabado de editor humano, gradación de color, marca/afirmaciones.
• references/audio.md — voz (ElevenLabs tools/tts.py, modelo elegido por video, preaprobado para este trabajo), música/SFX, sonoridad. references/quality.md — puertas de calidad e historial.
• Nuevos anuncios desde cero (historia + escenas de IA + voz): planificar primero con el usuario; mismas reglas, build.py para ensamblar.