entender-video

Entender Video

Construye la capa de evidencia compartida una sola vez. Mantén las observaciones en el tiempo de origen y deja las decisiones editoriales a las habilidades posteriores.

Esta habilidad es un prerrequisito para /video-cut, /video-to-shorts, /video-add-captions, /video-add-content-cards y /video-add-graphic-motion. Ejecútala primero para que esas habilidades consuman la misma evidencia y línea de tiempo validadas.

Dependencias

Requiere ffmpeg/ffprobe, Python y faster-whisper para la transcripción. Verifica que estén instalados antes de procesar el contenido multimedia.

Flujo de trabajo

1. Inicializa un proyecto a partir del origen original:

   python scripts/init_project.py ruta/a/fuente.mp4 ruta/a/mi-proyecto-video
   

   Esto crea input/, review/00-video-understanding/, final/, el árbol work/ mínimo orientado a máquina, una línea de tiempo de identidad, project.json, metadatos multimedia y START-HERE.md. No crea carpetas para operaciones de edición no seleccionadas.

2. Vuelve a sondear solo cuando el origen necesite una actualización explícita de metadatos:

   python scripts/probe.py input/o-video-original.mp4 work/understand/media.json
   

3. Extrae audio mono a 16 kHz y transcríbelo:

   ffmpeg -y -i input/o-video-original.mp4 -ac 1 -ar 16000 work/cache/audio16k.wav
   python scripts/transcribe.py work/cache/audio16k.wav work/understand/transcript medium `
     --lang auto --cache-dir work/cache/faster-whisper
   

   Usa --lang auto para habla desconocida o en varios idiomas. Nunca infieras el idioma hablado a partir del idioma de la solicitud del usuario. Pasa un idioma fijo como --lang zh solo cuando el audio mismo o metadatos explícitos del usuario lo establezcan. Mantén las descargas del modelo en la caché local del proyecto work/cache/faster-whisper/. Faster-whisper puede emitir una palabra ocasional con tiempo puntual que tenga valores de inicio/fin iguales; el mapeador de línea de tiempo compartido lo conserva como un intervalo de 1 ms para que los subtítulos y derivados no pierdan texto silenciosamente.

4. Genera métricas objetivas y candidatos semánticos:

   python scripts/analyze.py work/understand/transcript.json work/understand/analysis.json
   

5. Lee el origen, la transcripción y el análisis. Redacta work/understand/understanding.json con resúmenes factuales, rangos de tiempo de origen, confianza y evidencia de la transcripción. No prescribas cortes, tarjetas ni aspectos visuales.

6. Valida antes del uso descendente:

   python scripts/validate.py understanding work/understand/understanding.json work/understand/transcript.json
   

7. Crea solo estos artefactos de revisión útiles en review/00-video-understanding/: video-summary.md, transcript.srt y contact-sheet.jpg. Verifica los metadatos, las marcas de tiempo, las referencias de evidencia y los fotogramas visibles. No sustituyas PNG ni nombres de archivo ad hoc por los nombres de protocolo.

8. Marca el check.status de la operación de comprensión como pass solo después de que los artefactos de revisión y la evidencia semántica se validen. El status del ciclo de vida de la operación y el resultado de la comprobación son independientes; nunca escribas verified en check.status.

Contratos

• Lee project-schema.md al crear o validar project.json.
• Lee timeline-schema.md al mapear el tiempo de origen y programa.
• Lee understanding-schema.md antes de redactar la comprensión semántica.
• Usa understanding.example.json como un ejemplo compacto.

Todos los archivos duraderos para máquina residen en work/understand/. Trata work/cache/ como desechable.