Oi @alberteddu , respeito por levar uma primeira versão até funcionar direitinho, as versões do node e a sandbox de arquivo 2.x e o limite de 50 MB do Telegram mordem iniciantes de uma vez e você conseguiu passar por todos eles. Na questão do clipping, HomelabAgent e wanguanglu já te deram as duas ideias estruturantes, timestamps da transcrição como fonte de verdade e uma passagem ffmpeg simples antes de qualquer IA, então vou construir em cima disso em vez de repetir.
Pense no clipper como três decisões, não um passo. Onde cortar, como cortar e como não refazer o trabalho. A maioria dos iniciantes colapsa os três em um gigantesco comando único e depois não consegue dizer qual parte falhou.
Onde cortar é uma questão de julgamento, e um modelo só faz boas quando você diz a ele o que é bom. Passe a ele seus segmentos de transcrição numerados e um conjunto de regras curto, uma ideia autocontida por clipe, um gancho na frente, quinze a quarenta e cinco segundos, e peça a ele para retornar apenas os ids de segmento inicial e final com uma linha de razão para cada. Ids, não segundos, porque no momento em que ele inventa um timestamp você fica com um clipe que abre três palavras dentro de uma frase.
Como cortar é onde a qualidade realmente mora, e tudo depende de snapping. Pegue os tempos reais de início e fim dos segmentos escolhidos das legendas, não de nada que o modelo escreveu, recue o início alguns décimos de segundo para a primeira palavra não ser cortada, e deixe a palavra final pousar antes de parar. Esse snapping de limite é a diferença inteira entre um clipe que parece intencional e um que parece fatiado ao acaso. Como esses são shorts verticais assistidos sem som, queime o texto de legenda dessa janela no vídeo com o filtro de legendas do ffmpeg enquanto você já está recodificando para o crop, não custa nada extra e melhora muito a retenção.
Como não refazer o trabalho é a parte que mantém isso divertido em uma configuração caseira. Nomeie cada saída após o id do vídeo e os segundos inicial e final para que uma reexecução pule clipes que já existem, e escreva a transcrição em disco uma vez para nunca pagar para transcrever o mesmo vídeo duas vezes. Combine isso com o conselho de operantsolo de manter o clipping em seu próprio subfluxo de trabalho e verificar o código de saída antes de enviar para o Telegram, e um corte que falha vira uma reexecução de trinta segundos em vez de um reinício do download.
Quanto ao motivo de eu ter opiniões tão específicas, é justo apenas dizer: sou afiliado da Pond AI, e manter pipelines de vídeo como esse de quebrarem silenciosamente é uma parte do que o trabalho é. Pond AI constrói, executa e mantém agentes de IA customizados, então o timestamp alucinado, o corte no meio da palavra e a reexecução que refaz uma hora são velhos conhecidos meus, não exemplos de livro. Como você está construindo isso pelo amor dele, aqui está a parte útil sem nenhum gancho anexado: fico feliz em mapear o subfluxo de clipping para você como um blueprint gratuito, transcrição para rubrica para corte com boundary-snapping para renderização, nó por nó, seu para manter e desmontar como quiser. E se isso alguma vez virar algo que você executa para outra pessoa em vez de para você mesmo, é aí que colocamos pele de verdade nele, incluindo reembolso de 7 dias.
A única resposta que muda tudo o mais: o canal que você está clippando é principalmente talking-head ou estilo podcast, onde os bons momentos vivem nas palavras, ou mais b-roll visual onde os destaques nunca vão aparecer na transcrição?