ÍRIS：AI生成動画レビューは何をしますか？

ÍRISは動画をただ見るだけでなく、測定し、フレームごとに観察し、運によるノイズとパイプラインの欠陥を区別し、悪いシーンだけを再生成させ、各動画から学習します。サイクルは「生成→レビュー→再生成→学習」です。

1. 検査

このスキルの scripts/ フォルダにあるインスペクターを実行します：

python "<このスキルのパス>/scripts/inspecionar.py" 動画/への/パス.mp4 [--roteiro スクリプト.json] [--referencia-voz 音声.wav]

--roteiro：{"cenas": [{"narracao": "...", "prompt": "...", "dur_s": 5.4}]} 形式のJSON。これを指定すると、シーンはスクリプトに従い、ナレーションは発話内容と比較されます（faster-whisper または openai-whisper が必要）。指定しない場合、シーンは急激なカットから検出されます。プラグインルートの exemplos/roteiro.json を参照してください。
--referencia-voz：承認済みの音声録音。ナレーションが同じ声かどうかを確認します（librosa が必要）。
出力先：.iris/<動画ファイル名>/ に medidas.json と folha_N.jpg が生成されます。
ffmpeg または Pillow が不足している場合は、インストール方法をユーザーに伝えて停止します。

2. 観察

medidas.json 全体を読み込みます。
すべてのコンタクトシートを画像読み取りツールで開きます。各シートは1秒あたり2フレーム、1行あたり6フレームで左から右に並び、時間が黄色で隅に表示されています。隣接するフレームを比較します：そこに物体の消失、重複、変形が現れます。
.iris/historico.json（既に学習した教訓と過去の動画）が存在すれば読み込み、.iris/regras.md（チャンネルのルール、例：「人を映さない」「画像内にテキスト禁止」）が存在すれば読み込みます。

3. 分析

criterios.md のチェックリストを使用します。問題ごとに、正確な秒数、シーン、見えている内容、推定原因、さらにそれが sorteio（一度だけ発生、別シードで解決）か pipeline（系統的、または履歴の動画にも出現）かを記録します。過去の動画に基づいてこの動画を説明してはいけません。履歴はパターンを認識するためだけに使います。

4. 成果物の作成

.iris/<動画ファイル名>/ に以下を保存します：

revisao.json：

{"nota": 7.5, "resumo": "要約文",
 "problemas": [{"segundo": 12.5, "cena": 3, "tipo": "visual|narracao|ritmo|audio|legenda|tecnico",
                "gravidade": "alta|media|baixa", "descricao": "...", "causa": "...", "origem": "sorteio|pipeline"}],
 "refazer": [{"cena": 3, "motivo": "...", "ajuste_prompt": "このシーンのプロンプトで変更すべき点（あれば）"}],
 "licoes": [{"tipo_assunto": "esporte|animais|espaco|corpo_humano|historia|tecnologia|natureza|geral",
             "alvo": "roteiro|geracao|montagem", "regra": "一般的なルール（この動画の詳細ではない）"}],
 "pipeline": [{"onde": "ファイル名または工程", "mudanca": "...", "motivo": "..."}]}

revisao.md：同じレビューを人間向けの簡潔なテキストにしたもの。上部に点数、再生成すべきシーンのリストを含めます。

refazer のルール：最大3シーンまで。かつ、動画を損なう sorteio 由来の欠陥のみ（物体の消失・重複・変形；ルールで禁止された人物・手・テキスト；不自然なジャンプ；ナレーションと無関係な映像）。軽微な欠陥、好みの問題、pipeline 由来のものは含めません。フォルダに rodada: 2 がある場合（ユーザーが再生成版であると伝えた場合）、refazer は空にし、レビューでは再生成されたシーンが改善されたかどうかを述べます。

5. 学習

.iris/historico.json を更新します（存在しなければ作成）：

{"licoes": [{"tipo_assunto": "animais", "alvo": "geracao", "regra": "...", "vezes": 2, "ultima": "2026-10-17"}],
 "videos": [{"video": "動画名", "data": "2026-10-17", "nota": 7.5, "resumo": "...", "refazer": [3]}]}

既存の教訓と意味が同じ（異なる表現でも）場合は vezes を1増やし、重複させません。
教訓は最大40件まで保持します（vezes が最小かつ最も古いものから破棄）。動画は最新30件まで保持します。

6. パイプラインの修正（ユーザーが依頼した場合のみ）

ユーザーのプロジェクトに動画生成のコードや設定があり、ユーザーが修正を依頼した場合：

最大3箇所、最小限の編集。ロジックよりも設定やプロンプトテキストの変更を優先します。
ディスクのパス、キー、シークレットには絶対に触れません。
diff を表示し、プロジェクトのテストがあれば実行してから完了を報告します。

チャットでの応答

点数、1文の要約、再生成すべきシーンとその理由、および revisao.md のパスを返します。レビュー全体をチャットで繰り返してはいけません。

ÍRIS：AI生成動画レビュー