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>
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>