El comprobador de fundamento une las líneas de `quote` antes de buscarlas, y eso
cerró la forma con la que falló Socorro en agosto (`366ded1`): `“LIKE ALUMINUM` +
`SMOOTH, NO WINDOWS”` unidas son una sola frase, no aparece en ninguna fuente, y
se rechaza.
Pero la unión se derrota poniéndole a cada línea su propio par de comillas.
Entonces son DOS citas, cada una fundamentada por su lado, y pasa en silencio
mientras el fotograma dibuja la frase de nadie. Medido sobre los cinco Shorts
generados hoy: le pasaba a dos.
Se comprueba la FORMA, no el contenido — dos aperturas son dos citas, diga lo
que diga la fuente — y se comprueba en `validate_spec`, o sea que cuesta un
reintento y no una revisión humana. Es regla del canal, no de shortsmith: allí
renderiza igual. Va como error duro y no como nota editorial porque el fallo que
evita es el peor que tiene este sistema: una cita fabricada con material
auténtico y atribuida a alguien con nombre y apellidos.
La comprobación es universal por nombre de prop, no por plantilla: una plantilla
nueva con un `quote` de varias líneas queda cubierta sin tocar nada.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
El 422 de shortsmith llega al RENDERIZAR, cuando el bucle de reintentos ya ha
terminado: un spec que las viola no se reescribe, se devuelve a mano. La sesión
162 (Trans-en-Provence) se perdió así — spec válido a la primera, 39 claims
fundamentados, y sin vídeo porque tenía 3 barras y una cita.
Se replican las tres a mano, como ya se hacía con el sobre, porque pydantic no
las serializa en el JSON Schema publicado:
- scale_bars: 3 barras no dejan sitio para una cita
- track_map: una ventana fijada tiene que contener sus waypoints
- track_map: bounds con max <= min
El texto del error es el de shortsmith palabra por palabra: se le devuelve
verbatim al modelo, y dos redacciones del mismo fallo según dónde se cace es
justo lo que hace inútil un mensaje de error.
Verificado contra el spec real de la 162, recuperado de la BD.
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El modelo declaraba menos segundos de los que su propia línea necesitaba en 3 o
4 de cada 5 planos narrados — entre 3,8 y 8,2 s de deriva por Short. El vídeo
salía con la duración correcta porque shortsmith estira, pero el ritmo visual
que el spec escribía no era el que se renderizaba.
No era pereza del modelo: era un juego de reglas insatisfacible. El prompt pedía
a la vez líneas de hasta 18 palabras, planos de 6 s como mucho, y tiempo
declarado suficiente para la propia voz. 18 palabras piden 7,3 s, así que las
tres juntas son imposibles y el modelo rompía la única que nadie comprobaba.
Tres capas, las tres deterministas y sin gastar una generación:
- La regla enseñada llevaba el mismo error de clase que el estimador tenía antes
del 2026-08-12: palabras por segundo a secas, sin el término de las pausas.
Medida contra las 28 líneas que el bot ha narrado de verdad, `words/2.75 + 0.5`
se quedaba corta en 14 y hasta 2,27 s — obedecerla al pie de la letra seguía
infradeclarando. Ahora es de dos términos, como la voz, y el peor caso baja a
1,27 s en 5 de 28.
- El tope de palabras por línea se DERIVA del plano más largo (`max_words_in`)
en vez de escribirse a mano. La contradicción no puede volver.
- El ejemplo de referencia incumplía su propia regla en 2 de sus 6 líneas, y el
ejemplo es la señal más fuerte del prompt: le estábamos enseñando el fallo.
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`NARRATION_CHARS_PER_SECOND` era 14,2, sacado de una única línea de 82
caracteres. Sintetizando de verdad las 28 líneas que el bot ha escrito hasta
hoy — mismo Piper, mismo modelo, mismas banderas deterministas — la voz lee a
18,5 car/s y se calla 0,25 s en cada punto. Contar las frases aparte es lo que
arregla el caso raro: "Witness identities. Sensor details. Locations redacted."
son tres cuartos de segundo de silencio que un modelo de caracteres a secas
regala.
El error del modelo viejo era de cuatro a seis segundos sobre un Short entero,
siempre por arriba, y con eso el aviso de duración saltaba en vídeos que
estaban dentro del objetivo. Contrastado ahora contra los tres MP4 que hay
renderizados: 39,42 / 47,19 / 45,81 s estimados contra 39,57 / 47,53 / 45,40
reales.
Dos cosas más, del mismo tirón:
- Un margen de 1,5 s antes de avisar. La estimación acierta dentro de un
segundo por línea, así que medio segundo de exceso puede ser del estimador y
no del spec; la sesión 168 se llevó una generación entera por ochocientas
milésimas. El objetivo sigue siendo 20-45.
- El consejo va en palabras, no en "recorta narración", y señala el plano que
más habla. Las tres veces que saltó, el modelo devolvió un spec que seguía
pasándose: no sabía cuánto.
Los segundos medidos entran en los tests como tabla, no como número redondo.
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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>
shortsmith ya compone la banda sonora (sonar); ahora publica una paleta
(pulse, static) y este repo la consume en vivo: el prompt la ofrece con sus
notas de mood, validate_spec la usa como fuente de verdad para audio.preset,
y editar el preset en /short_spec es la manera gratis de escucharlas. Sin
/audio (404 o caída) todo cae a la paleta base y nada deja de renderizar.
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>
