agi-newprof — do vídeo do YouTube à análise, ao vídeo completo e aos reels

O que é

Do link ao pacote de vídeos, sem API paga

O primeiro caso foi o vídeo "GPT-6 Astra Doesn't Need Your Instructions Anymore", de Nate B. Jones (06/09/2026). Saíram um vídeo completo em dois formatos e três reels, todos com CTA do INEMA.CLUB e crédito à análise original.

🧠 Análise primeiro

Transcrição limpa com timestamps, tese, capítulos e os 8 pontos do vídeo-fonte. O roteiro nasce daí, não de um resumo genérico.

🖼️ Imagem nativa por formato

47 cenas geradas no flux2-klein em 1344×768 (16:9) e 768×1344 (9:16). Nada de cortar horizontal pra virar vertical.

🎞️ Ganchos em movimento

As cenas de abertura viram clipes image-to-video na Agnes (keyframes A→B). O resto ganha Ken Burns e crossfade no HyperFrames.

Análise do vídeo-fonte

O que Nate B. Jones defende

"AGI chegou" não por benchmark, mas porque passamos do ponto de dar o método à máquina. O gatilho é o GPT-6 Astra, o primeiro "super agente": raciocina em trabalhos diferentes, vê a tela, usa software, se recupera do erro, guarda contexto por dias e decide sem perguntar.

O experimento. 10 mil e-mails, agenda e anos de textos, cinco dias sozinho: o agente escolheu o método, baixou software e entregou um sistema usado duas vezes por dia.
Contorna obstáculos e fala com outros agentes. O Fable 5.1 "ficou entediado" esperando aprovação e foi por outro caminho; o system card do Astra registra agentes se comunicando.
Fim do prompt. De tarefa para área de responsabilidade ("mantenha a conta desse cliente saudável"): trabalhos sem fim.
Qual trabalho migra primeiro. O que o agente consegue checar: código tem teste, site tem tela, balanço fecha. 41 documentos financeiros, zero erros.
Ambição 10x. Dez ideias viram dez protótipos jogáveis; pessoas passam a operar como pequenas empresas.
O gargalo é confiança. Dos 98% para os 100%: uma decisão de R$ 10 não é comprar um carro.
Memória é o campo de batalha. Um agente com seis meses de você vale mais que uma cópia nova do mesmo modelo.
Nós viramos gerentes de agentes. E cinco perguntas antes de entregar sua vida a um deles.

Como funciona

Linha de montagem

Tudo roda local na máquina INEMA. Um único arquivo de roteiro (scripts/roteiro.json) alimenta narração, texto de tela e composição, e a duração real de cada WAV governa o timing.

YouTube (watch)→ Análise + roteiro.json→ Imagens · inemaimg→ Clipes-herói · Agnes→ Narração · inemavox→ build.mjs → HyperFrames→ Telegram @inemav3bot

Camada 1 · imagem

Full-bleed com Ken Burns e crossfade real (tracks alternadas 5/6). Scrim permanente garante a leitura do texto.

Camada 2 · clipe

Vídeo Agnes de 8 s por cima da imagem nas cenas de gancho, com fade pro still. Wrapper animado, nunca o <video>.

Camada 3 · texto

Kicker, título Sora com destaque âmbar, listas com stagger, contador, número grande nos reels de lista. Safe zones no 9:16.

Pré-requisitos

O que precisa estar no ar

Serviços locais do ecossistema INEMA. Sem chave de API paga.

inemaimg

Servidor de imagem (flux2-klein) na porta 8000.

curl -s localhost:8000/health

inemavox

TTS local. A voz rachel roda via tts_direct.py com engine chatterbox-vc.

ls ~/projetos/timesmkt3/media/voice-refs/rachel.wav

HyperFrames + Agnes

Node 22+, ffmpeg, Chrome headless; chave Agnes em agnes-nei/.env.

npx hyperframes doctor

Guia de uso · passo a passo

Reproduzir com outro vídeo

Trabalhe em ~/projetos/output/<nome>/. Os comandos abaixo são os do repositório.

Assistir e transcrever o vídeo-fonte

A skill /watch baixa, extrai frames e captura as legendas. A transcrição limpa vira a base da análise.

python3 watch.py "https://www.youtube.com/watch?v=..." --detail balanced --max-frames 40

Escrever o roteiro (um JSON para tudo)

Cada cena tem img, kicker, tela (HTML curto) e fala (forma falada, números por extenso). Depois gere os txt de narração.

python3 tools/escrever_txt.py   # roteiro.json → <vídeo>/assets/txt/sN.txt + SCRIPT.md

Gerar as imagens no inemaimg

Prompts em inglês, prosa, sem texto na imagem. Idempotente: apague um PNG para regerar com outra seed.

python3 tools/prompts.py && python3 tools/gen_img.py img/prompts.json img

Animar os ganchos na Agnes

Um clipe de 8 s por vídeo, keyframes A→B (B é o A com dolly-in via ffmpeg). Limite real: 6 requisições por minuto.

python3 tools/agnes_clip.py clips/jobs.json

Narrar com a voz rachel

Roda o tts_direct.py do inemavox em scope próprio e mede duração e volume de cada WAV (falha visível se sair mudo).

python3 tools/narrar_vc.py principal   # idem reel1 reel2 reel3

Montar, validar e renderizar

O build.mjs escreve o index.html do HyperFrames; o render.sh espera a narração, faz lint e renderiza em alta.

node build.mjs --video principal --vertical
bash scripts/render.sh principal reel1 reel2 reel3

Entregar no Telegram

Texto e vídeos vão para o @inemav3bot. Acima de 49 MB, envie uma cópia comprimida e mantenha o master intacto.

python3 tools/enviar.py video reel1/reel1-9x16.mp4 "legenda" 1080x1920

Um vídeo de 27 minutos vira análise, vídeo completo e 3 reels.