x-fits llega vivo del contrato y se pone delante del modelo: es el único
límite que nada rechaza, porque el renderizador encoge en vez de fallar. Sin
esto el modelo escribe una cita de 58 caracteres para un hueco de 16 y se
entera cuando ya está renderizada.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
El comprobador va primero, antes que el campo (fase 2 §12): la narración es
prosa que el modelo redacta, no una etiqueta que copia, y es donde se cuela
una cifra sin fuente. De paso, la huella de una cifra pasa a ser número +
unidad canónica: con la voz repitiendo la pantalla, '35,000 FT' y '35,000
feet' son el mismo dato y contarlos dos veces inflaría el informe del que
depende la revisión humana.
editorial_notes estima la duración CON la voz: la declarada es un suelo y sin
esto el modelo escribiría 40 s de shots, les colgaría narración y se enteraría
del Short de 65 s cuando ya está pagado.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Dos huecos de la revisión:
1. /short_spec prometía re-renderizar el spec editado pero no existía el
camino de vuelta. Ahora un .json adjunto se valida contra el contrato
vivo (errores con su ruta verbatim), se re-comprueba el fundamento (la
edición pudo meter una cifra nueva), se guarda como output nuevo y se
renderiza. Sin LLM: este camino es gratis. La sesión sale del nombre
del fichero (short_{id}_spec.json), que Telegram conserva al reenviar.
2. /upload_short podía subir un vídeo viejo con metadatos nuevos: produce
guarda el spec ANTES de renderizar, así que un re-intento con render
fallido deja en disco el MP4 de la vuelta anterior. Ahora se compara el
mtime del vídeo con el created_at del spec y se niega (force lo salta).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Fase 3, con una corrección sobre lo que decía la §11 de la spec de fase 2.
El bloqueo no es OAuth. Los vídeos subidos por videos.insert desde un
proyecto de API sin auditar quedan restringidos a privado, y el candado es
del proyecto, no del vídeo: no se abre desde Studio, se abre pasando la
auditoría de cumplimiento de Google. Así que esto no publica. Deja el vídeo
en el canal con los metadatos puestos y devuelve el enlace de Studio para
que una persona lo revise y le dé a publicar — la misma forma que /publish
con los borradores de Ghost, y por la misma razón: el informe de fundamento
no sirve de nada si el vídeo ya está subido cuando lo lees.
Comando aparte, no un paso de /generate short_en.
- src/generator/youtube.py: refresco de token contra oauth2.googleapis.com,
subida resumable en dos pasos y metadatos derivados del shot spec ya
guardado (título, enlace al artículo, fuentes que el Short cita en
pantalla, etiquetas del tema). Sin google-api-python-client: es síncrono
y bloquearía el loop del bot; son dos peticiones HTTP y el repo ya firma
los JWT de Ghost a mano. aiohttp con SAFE_ACCEPT_ENCODING como todo lo
demás.
- Scope youtube.upload y nada más: un token filtrado no puede leer ni
borrar nada del canal, sólo subir.
- forced_private detecta que YouTube devolvió "private" cuando se pidió
otra cosa, y el aviso lo dice. Es la firma del candado, y tragárselo
haría creer que salió publicado.
- invalid_grant se traduce a su causa real: la pantalla de consentimiento
quedó en "Testing" y Google revoca esos tokens a los siete días. Es el
fallo que menos se adivina y el que más probable es encontrarse.
- get_article_url ahora excluye las filas short_en. Su published_url pasa a
ser la URL de YouTube, y sin el filtro el siguiente Short de la sesión
enlazaría al Short anterior: un bucle silencioso, porque la URL es válida
y nadie la mira dos veces.
- scripts/youtube_oauth.py, sólo stdlib: corre en el portátil, no en el
contenedor, y no debería exigir instalar nada.
- Las tres claves van optional:true en el Deployment. Sin eso, una clave que
aún no está en Infisical deja el pod en CreateContainerConfigError y tira
el bot entero por una función que nadie ha pedido todavía.
30 tests nuevos contra un servidor falso. No hay test en vivo a propósito:
cualquier ejecución real sube un vídeo a un canal de verdad, y eso no es
algo que deba pasar por teclear pytest.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Añade /generate short_en y /short_spec. El pipeline genera un shot spec
con Haiku, verifica cada cifra, fecha y cita contra los chunks de la
sesión, lo renderiza en shortsmith y entrega el MP4 por Telegram junto
a un informe de claims.
- ShortsmithClient con sondeo y fallback al spec JSON si el render falla
- Contrato de plantillas obtenido de GET /templates, no codificado
- Comprobación de fundamento determinista, sin LLM
- outputs.published_url para enlazar el artículo de Ghost
- Normalización de comillas rectas a tipográficas (ver KNOWN-ISSUES.md)
Lo que no aparece en los chunks se contrasta contra el ejemplo del
prompt: si casa ahí es fuga, no invención, y se informa como tal. El
purgado de sesiones se lleva también su MP4.
La subida a YouTube queda fuera a propósito: fase 3.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
