Her aday klip transkribe olduktan hemen sonra otomatik olarak
video-render kuyruğuna giriyor. Yeni Python worker (video_render.py):
- Klibi ffmpeg ile keser
- OpenCV + MediaPipe Face Detector (Tasks API — yeni mediapipe
sürümlerinde eski solutions API'si kalktı, .tflite model dosyası
Docker build'de indiriliyor) ile örneklenmiş karelerde yüz merkezi
tespit eder, yumuşatır (moving average); hiç yüz bulunamazsa sabit
merkez crop'a düşer, hata saymaz
- Kırpılmış kareleri OpenCV'den ffmpeg'e pipe'layıp tek geçişte orijinal
sesi map'ler ve transcript_json'dan ürettiği .ass altyazıyı yakar
- Sonucu /shared-media/shorts/<candidate_id>.mp4'e yazar
Yeni ShortVideo modeli (PENDING/RENDERING/READY/FAILED). Panelde
(segments + kanal detay sayfaları) render durumu + READY olunca video
önizleme/indirme. VIDEO_RENDER_CONCURRENCY ayrı ve düşük (varsayılan 2)
— bu iş diğerlerinden çok daha ağır.
Kapsam: sadece tekil konuşmacı şablonu (çoklu konuşmacı/split-screen
sonraki bir iterasyona bırakıldı — aktif-konuşmacı tespiti gerektiriyor).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
yt-dlp headless capture (15dk segmentleme), ses peak + chat velocity sinyal
tespiti, OpenAI Whisper STT (kelime zaman damgalı), BullMQ/Redis/Postgres
altyapısı ve kanal durumu + transkript kütüphanesi gösteren Next.js panel.
LLM virality skorlama, render/crop/altyazı ve multi-platform dağıtım bu
fazın kapsamı dışında.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
ayrisdevandClaude Sonnet 5