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Asset QA

Vérifiez les résultats d'IA avant de les publier, puis rédigez des instructions de correction prêtes à être copiées-collées. La meilleure inspection combine vos yeux (lecture directe de l'image) et les scripts (données numériques invisibles à l'œil nu : pourcentage de couleurs hors palette, position du texte par rapport aux zones de sécurité, contraste, sauts entre images).

Déroulement

1. Recevez l'entrée : image/vidéo produite, format cible (story, reels, feed, square, og, wide, pinterest ; python scripts/qa_image.py --formats), marque (palette de couleurs depuis profile.json ou --colors), texte attendu (liste de phrases exactes), et image de référence pour logo/personnage si disponible. Si le format cible n'est pas précisé, déduisez-le du ratio de l'image et mentionnez votre hypothèse.
2. Regardez d'abord avec vos yeux. Ouvrez l'image (ou la planche contact de la vidéo) et lisez le texte vous-même. Notez : l'orthographe de chaque mot par rapport au texte attendu, le logo, les personnages, le nombre de doigts/membres, les objets étranges, le texte aléatoire, les bords coupés. L'OCR n'est qu'un complément (l'anglais, les polices décoratives sont souvent mal lues), donc la confirmation visuelle l'emporte toujours sur l'OCR.
3. Exécutez les scripts.
   • Image : python scripts/qa_image.py resultat.png --format story --profile profile.json --expect "Phrase 1|Phrase 2"
   • Vidéo : python scripts/qa_video.py clip.mp4 --format reels --profile profile.json --expect-duration 24 (ou --colors "Nom=#HEX,...") puis regardez contact.jpg et les images marquées.
   • Logo/personnage : python scripts/logo_compare.py reference.png resultat.png [--crop x0,y0,x1,y1] ; un score élevé est assez fiable, un score bas sur un logo plat simple n'est pas une preuve de différence, comparez donc côte à côte.
4. Rédigez un rapport avec un tableau : Vérification | Résultat (réussi/doit être corrigé) | Constatation | Correction. Classez du plus critique (orthographe, logo/personnage, texte caché par l'interface) au plus cosmétique. Ne signalez pas comme réussi ce que vous n'avez pas vraiment vérifié ; écrivez "non vérifié" si les données manquent.
5. Rédigez les prompts de correction : remplissez issues.json puis python scripts/fixprompts.py issues.json fix.md (types : spelling, palette, logo, character, safe_zone, small_text, contrast, extra_text, ratio, anatomy, video_text, video_glitch). Un problème par prompt ; ChatGPT et Flow sont plus stables si l'on modifie une chose à la fois. Référez-vous à references/qa-checklist.md pour l'ordre de priorité et la stratégie.
6. Remettez le résultat : un rapport concis dans la réponse, les prompts de correction dans un bloc de code (1 à 3 prompts directement dans la réponse ; au-delà, enregistrez un fichier .md et utilisez present_files). Mentionnez la décision finale : prêt à publier / à corriger d'abord / à régénérer.

Règles de décision

• Prêt à publier : aucune faute d'orthographe, logo/personnages conformes, aucun texte dans une zone couverte par l'interface, couleurs dans la palette.
• À corriger d'abord : un ou deux problèmes locaux (orthographe, une couleur, placement).
• À régénérer : personnages/logo complètement modifiés, anatomie cassée, ou trop de problèmes à la fois ; il est plus rapide de régénérer avec un prompt plus strict.
• Vidéo avec texte intégré : suggérez de supprimer le texte de la vidéo et de l'ajouter dans CapCut/Canva ; le texte dans les vidéos d'IA est rarement stable.

Limites à communiquer honnêtement

• L'OCR ne reconnaît pas toutes les polices ; "non trouvé" sur un texte décoratif n'est pas forcément une erreur, et un texte correctement lu par l'OCR doit quand même être vérifié à l'œil.
• La vérification de la palette utilise la différence de couleur moyenne ; l'éclairage et les dégradés peuvent légèrement décaler les couleurs, ce qui est normal.
• Les zones de sécurité sont des repères généraux ; l'affichage des applications change, testez donc un premier post.
• Les scripts n'évaluent pas la beauté ni l'adéquation du message ; c'est votre jugement.

Fichiers

• scripts/qa_image.py - ratio, palette, OCR, zones de sécurité, taille et contraste du texte, orthographe par rapport à --expect
• scripts/qa_video.py - infos techniques, images, planche contact, sauts, dérive des couleurs, audio, durée
• scripts/logo_compare.py - comparaison logo/personnage avec la référence
• scripts/fixprompts.py - prompts de correction prêts à l'emploi
• references/qa-checklist.md - liste de contrôle et stratégie de correction