Vídeos curtos a partir de tendências,
com um crítico de IA e um moderador humano no Telegram
Um pipeline de cinco etapas (ideia, roteiro, storyboard, vídeo, publicação) que copia a estrutura de vídeos curtos em alta e troca o objeto original pelo produto da marca. Cada etapa passa por um crítico de IA e um moderador humano no Telegram. Um redesenho reduziu as chamadas de modelo por vídeo de 66 para cerca de 3. Pool de 157 tendências, dataset rotulado para ranqueamento, continuidade visual de cena a cena.
O que faz
Um bot coleta vídeos curtos em alta por hashtags de nicho. Uma única chamada ao Claude em modo “cópia fiel” extrai a estrutura de uma tendência (gancho, cortes, visuais, som) e a reescreve com o produto no lugar do objeto original. Storyboards são gerados, os frames são renderizados cena a cena, cada novo frame referenciando o anterior para manter a continuidade, e o resultado vai para um moderador humano no Telegram com as notas do crítico.
O que aprendemos
As primeiras versões faziam 66 chamadas de modelo por vídeo. Reunir as etapas em uma única chamada de cópia fiel trouxe isso para cerca de 3, com resultados melhores. Os motores de vídeo foram trocados conforme a qualidade e o custo mudavam (Kling, Veo, depois Sora image-to-video). Regras adicionadas após revisão humana: o produto precisa estar visível, nenhum texto inventado na embalagem, cenas de 8 segundos estendidas para 15 a 16 em produção. Cada tendência é rotulada como boa ou má com um motivo, construindo o dataset para um modelo de ranqueamento.