Kapitel 13/Tutorial.md aktualisiert

Kapitel 13/Tutorial.md

@@ -607,3 +607,132 @@ Mit diesem Aufbau ist der **False-Pfad** fertig: Wenn die State-Datei fehlt oder
    - Die State-Datei wird erweitert, ohne bestehende IDs zu überschreiben.
    - Logs bleiben konsistent, Doppel-Downloads werden vermieden.
    - Jeder Node ist eindeutig benannt, was die Übersicht verbessert.
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+# 🧪 Abschnitt 4 – Analyse
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+   > [!NOTE]
+   > Wir verwenden in diesem Tutorial **keine KI‑Analyse**. Hierfür wird es ein **eigenes Tutorial** geben. Wir legen aber bereits alles so an, dass später keine Umbauten mehr nötig sind.
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+   ## Schritt 4.1 – Analyse‑Skript anlegen
+   **Ort:** Terminal im **Clipper‑LXC** → als Benutzer **`clipper`**
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+   Öffne das Skript und trage den Inhalt ein:
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+   ```bash
+   nano /srv/clipper/bin/clipper-analyze
+   ```
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+   Inhalt:
+   ```bash
+   #!/usr/bin/env bash
+   set -euo pipefail
+   . /etc/clipper/clipper.env
+
+
+   ID="${1:?need VOD id}"
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+   VOD_IN_MP4="${CLIPPER_IN}/${ID}.mp4"
+   OUT_BASE="${CLIPPER_OUT}/${ID}"
+   ANALYSIS="${OUT_BASE}/analysis"
+   LOGDIR="${CLIPPER_LOG}/${ID}"
+
+
+   mkdir -p "$ANALYSIS" "$LOGDIR"
+   exec > >(tee -a "${LOGDIR}/analyze.log") 2>&1
+   echo "== Analyze $ID =="
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+   # 1) Szenenwechsel
+   ffmpeg -hide_banner -loglevel error -i "${VOD_IN_MP4}" \
+   -vf "scale=-2:360,select=gt(scene\,0.30),showinfo" -an -f null - \
+   2> "${LOGDIR}/sceneinfo.log"
+
+
+   # 2) Audio-Statistik
+   ffmpeg -hide_banner -loglevel error -i "${VOD_IN_MP4}" \
+   -vn -ac 1 -ar 16000 \
+   -af "astats=metadata=1:reset=2,ametadata=print:key=lavfi.astats.Overall.RMS_level" \
+   -f null - \
+   2> "${LOGDIR}/astats.log" || true
+
+
+   # 3) Logs → candidates.json
+   ANALYSIS="$ANALYSIS" LOGDIR="$LOGDIR" python3 - <<'PY'
+   import os,re,json
+   out=os.environ["ANALYSIS"]; log=os.environ["LOGDIR"]
+
+
+   scene_ts=[]
+   with open(os.path.join(log,"sceneinfo.log"), errors="ignore") as f:
+   for line in f:
+   m=re.search(r"pts_time:([0-9]+(?:\.[0-9]+)?)", line)
+   if m: scene_ts.append(float(m.group(1)))
+
+
+   has_audio=False
+   ap=os.path.join(log,"astats.log")
+   if os.path.exists(ap):
+   with open(ap, errors="ignore") as f:
+   has_audio = "RMS_level" in f.read()
+
+
+   cands=[{
+   "start": max(0.0,t-2.0),
+   "end": t+6.0,
+   "score": round(0.6+(0.1 if has_audio else 0),2),
+   "tags": ["scene-cut"] + (["audio-peak"] if has_audio else [])
+   } for t in scene_ts]
+
+
+   with open(os.path.join(out,"candidates.json"),"w",encoding="utf-8") as f:
+   json.dump(cands,f,ensure_ascii=False,indent=2)
+   print("Wrote", os.path.join(out,"candidates.json"))
+   PY
+
+
+   echo "== Done $ID =="
+   ```
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+   Ausführbar machen:
+   ```bash
+   chmod +x /srv/clipper/bin/clipper-analyze
+   ```
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+   ---
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+   ## Schritt 4.2 – n8n: Analyse starten
+   **Ort:** n8n‑Weboberfläche
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+
+   **SSH Node – Analyze VOD**
+   - **Credentials:** `SSH Clipper`
+   - **Working Dir:** `/srv/clipper`
+   - **Command (Expression):**
+   ```js
+   {{`/srv/clipper/bin/clipper-analyze ${$json.data.id}`}}
+   ```
+
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+   ---
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+   ## Ergebnis
+   - Für jedes neue VOD wird automatisch ein eigener Log‑Ordner erstellt.
+   - Die Analyse erzeugt pro VOD eine **`candidates.json`** mit Zeitfenstern.
+   - Abschnitt 5 nutzt diese JSON für den Schnitt.