Table in Google Docs for raw materials recording

ТЗ: Программа для автосборки видео (локальная, для личного использования) Коротко Программа на Python, запускаетсяу меня на ПК (Windows). Делает faceless-видео формата «закадровый голос + сменяющийся видеоряд из фото и клипов» — как исторические документалки на YouTube (референсы прикреплю отдельно). Я ввожу тему → программа пишет сценарий, озвучивает, подбирает под каждый кусок текста видео/фото из бесплатных архивов, собирает → выдаёт готовый MP4. Только для меня. Без сайта, без пользователей, без продажи. Разделение ролей (важно понять) Claude (Anthropic API) — «мозг»: пишет сценарий, делит на сцены, выбирает лучший кадр по смыслу. Работает только с текстом и картинками. Код (ffmpeg/moviepy) — «руки»: ищет и качает файлы из архивов, режет, склеивает, накладывает звук, зум, переходы, экспортирует MP4. Claude видеофайлы НЕ монтирует — это делает код. Как работает (по шагам) 1. Ввод. Простое окно: ввожу тему ролика, выбираю голос озвучки из списка (список голосов подтягивается из ElevenLabs по API). Жму «Создать». Второй режим — вставить готовый сценарий. 2. Сценарий. Claude пишет сценарий по теме заданной длины. 3. Разбивка на сцены. Claude делит сценарий на смысловые сцены (длина по смыслу, не фиксирована) и для каждой возвращает: текст сцены; тип визуала: видео или фото; поисковый запросв двух форматах сразу (Claude отдаёт оба в одном ответе, лишних запросов и затрат нет): развёрнутая фраза — для стоков (Pexels/Pixabay), напр. «18th century royal portrait, dramatic turning point»; краткие ключевые термины/имена — для архивов (Wikimedia, LoC, Archive.org, Europeana), напр. «Marie Antoinette portrait». Код под каждый источник берёт подходящий формат. Claude генерирует запрос по СМЫСЛУ куска и контексту всего видео — даже для абстрактных кусков без явного объекта. Пустых кусков «без запроса» не бывает; highlight: true/false + оценка важности 1-10 (для интро-тизера). Смысловая сцена ≠ кадр. Claude делит текст по СМЫСЛУ (чтобы запрос был осмысленный). Код затем нарезает это на визуальные кадры 4-6 сек, подгоняя тайминг под озвучку: короткая сцена (≤6 сек) → 1 кадр; длинная сцена (напр. 12 сек) → 2-3 кадра по 4-6 сек, под каждый — РАЗНЫЙ, но близкий по смыслу визуал (та же тема, другие ракурсы/кадры), чтобы мысль не висела на одной статичной картинке. Правило 4-6 сек относится к кадру, а не к смысловой разбивке — они на разных уровнях и не конфликтуют. 4. Озвучка. Текст → ElevenLabs API выбранным голосом → аудио. Под длину аудио каждой сцены режется видеоряд. 5. Подбор кадра (ключевой процесс, см. раздел ниже). 6. Сборка через ffmpeg/moviepy: клипы/фото под тайминг озвучки, фото с зумом (эффект Кена Бёрнса), простые переходы, голос поверх. Выход:MP4 1920×1080. Подбор кадра (как выбирается видео/фото под сцену) Поиск во всех источниках сразу по запросу сцены. Под каждый источник берётся подходящий формат запроса (см. разбивку выше): для архивов — краткие термины/имена, для стоков — развёрнутая фраза. Цель — попадать в тему, а не в случайную картинку. Код отбирает топ-5 кандидатов из всей выдачи по баллам (scorer, см. правила ниже). Для видео код извлекает 2-3 стоп-кадра из разных точек клипа (начало/середина/конец) — чтобы Claude оценил клип по кадрам. Claude выбирает лучший из 5 кандидатов по смыслу (реально ли на кадре нужное, подходит ли по настроению сцены). Лимит 3 шага на сцену: нашли подходящее — стоп; если после проверки ничего не подошло — код берёт более общее фото по упрощённому запросу (оно точно найдётся) с усиленным движением. Проверяются ВСЕ кадры (разница в цене копеечная, а качество важнее). Правила отбора кандидатов (scorer) — чтобы брать хорошее, а не мусор Релевантность запросу (позиция в выдаче источника) — главный вес. Не использовалось раньше — проверка по локальной базе использованного, не повторять клипы в моих видео. Формат — горизонтальные 16:9 в приоритет. Качество — ПО-РАЗНОМУ для типа источника: современные стоки (Pexels/Pixabay) — отсекать мыло, требовать HD; исторические архивы — порог низкий/выключен, НЕ терять плёночные и хроникальные кадры, даже низкого разрешения (их ценность в самом материале, а не в чёткости). Длина клипа (для видео) — хватает ли покрыть сцену. Разнообразие — не брать много одинаковых кадров подряд из одного источника, перемешивать источники (чтобы видеоряд был разнообразным, а не из одного архива). Уникальность (меньше совпадений с чужими видео) Рандомизация выдачи (случайный из топ-N, не всегда первый), глубина поиска, локальная база использованного (не повторять клипы в моих видео), опционально — лёгкая обработка клипа (кроп/зеркало/скорость).Когда неиспользованные кадры под запрос кончились: код сначала расширяет поиск (другие источники, глубже в выдачу, переформулировка запроса). Если и это исчерпано — разрешает повтор ранее использованных по приоритету: сначала те, что брались давно (не в последних видео), с обязательной обработкой для визуального отличия. Видео не должно вставать из-за нехватки материала. Источники (все бесплатные, с API) Современное видео+фото: Pexels, Pixabay. Историческое / архивное (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org, Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access, Flickr Commons,openverse. Каждый источник — отдельный модуль, легко добавить новый. Приоритет источников зависит от темы (историческая → сначала архивы; современная → сначала стоки), настраивается в конфиге. Только public domain / свободные лицензии с правом коммерческого использования. Никакого парсинга чужих YouTube/сайтов, кусков фильмов, картинок «из гугла». Правила видеоряда Интро-тизер (первые 60 сек): нарезка самых эффектных кадров из всего ролика (сцены с наибольшей оценкой важности, где есть видео) под отдельный текст-вступление от Claude («в этом видео вы узнаете…»), кадры без пояснений — как интрига. Потом переход и основная часть. Чередование: видео-вставка минимум каждые ~6 сек, нельзя много фото подряд. Доля видео: не меньше ~40% времени — живые клипы, остальное — фото с движением. Длина кадра: 4-6 сек. Не мельтешить, не держать статику долго. Для чисто исторических тем, где видео нет — фото с усиленным движением (зум + панорама). Опции (вкл/выкл в настройках) Только фото — видео чисто из фото, без клипов. Каждое фото обязательно с движением (зум/ панорама) — статичных «мёртвых» кадров нет даже в этом режиме. Без озвучки — видео собирается по тексту без генерации голоса (код не обращается к ElevenLabs). Иначе — озвучка делается автоматически. Атмосферный оверлей (light leaks / dust & bokeh particles / film grain) — полупрозрачный слой с плавающими частицами/светом/лёгким туманом поверх видеоряда, чтобы кадры выглядели живыми. Установить 5-8 готовых оверлеев на выбор; регулировка прозрачности ползунком (0-100%); можно накладывать и на уже готовое видео отдельно. Бесплатные оверлеи: Pexels, Pixabay, Mixkit, Videezy. Субтитры (вшить или отдельным .srt). Обработка клипов для уникальности. Разрешение/формат, длина видео, доля видео, глубина поиска, число кандидатов (по умолч. 5). Экономия LLM (заложить по умолчанию) Модели — Claude (Anthropic API), раздельно для двух задач, параметр в настройках: проверка/выбор кадров (частая операция) →Claude Haiku — дешёвая, анализирует стоп-кадры (картинки), для оценки «подходит/нет» этого достаточно; генерация сценария и разбивка (редкая операция) →Claude Sonnet — для качества текста. Один API-ключ Claude даёт доступ ко всем моделям (Haiku, Sonnet и др.) — отдельные подписки не нужны. Модель для каждой задачи меняется в настройках, без правки кода. Если модель не выбрана — используется модель по умолчанию (не ломается). Картинки отправляются как превьюсреднего разрешения (~512-768px по длинной стороне) — достаточного, чтобы Claude уверенно распознал содержимое и оценил соответствие сцене. Не слать оригиналы в полном разрешении (лишние токены), но и НЕ уменьшать до потери деталей — приоритет у точности оценки, экономия вторична. Разрешение превью — параметр в настройках. Число кандидатов на кадр — параметр (по умолчанию 5). Управление местом на диске После сборки все промежуточные файлы (скачанные клипы, временные куски) удаляются автоматически — остаётся только готовый MP4. База использованного (список ID клипов) НЕ входит в автоочистку — это маленький текстовый файл, хранится постоянно. Чистятся только тяжёлые медиафайлы, не история использования. Лимит на кэш (параметр, напр. 5 ГБ): при превышении удаляются самые старые файлы. Папки для готовых видео и временных файлов задаю в настройках. Показ занятого места + кнопка «очистить кэш». Технические требования Python. Модульная структура (источники и LLM — сменные модули, чтобы легко заменить/добавить). Все API-ключи вводятся через интерфейс (раздел «Настройки»), хранятся в конфиге, не в коде. Простое окно (GUI — Tkinter/PyQt на выбор), запуск двойным кликом. Вся работа — через интерфейс (кнопки, поля, ползунки), без редактирования кода. README (установка, ключи, запуск), понятные логи, комментарии в коде. Интерфейс (меню и управление) Программа с боковым меню. Разделы: Новое видео — режим «сгенерировать по теме» ИЛИ «вставить свой сценарий» (переключатель), выбор голоса, длины, опции, кнопка «Создать». Во время сборки — экран прогресса по шагам (сценарий → озвучка → подбор кадров → сборка). Мои видео — список готовых роликов. Голоса — список голосов из ElevenLabs. Источники — список всех подключённых архивов: видно добавленные, можно включить/выключить каждый, задать приоритет, идобавить свой новый источник, если есть его API-ключ. Здесь же — ключи источников, где нужна регистрация (Pexels, Pixabay, Europeana). Оверлеи — выбор атмосферного оверлея и прозрачности. Настройки — раздел«API-ключи» (Claude, ElevenLabs и др. в одном месте), выбор моделей Claude, папки, разрешение/формат, лимит кэша. Очистить кэш — освободить место. Все ключи и настройки вводятся через интерфейс, не через файлы/код. Передача результата Весь исходный код в открытом виде (без обфускации) + собранная рабочая версия. Я могу сам запустить из исходников по инструкции. Код чистый и понятный, чтобылюбой другой программист мог продолжить. Все права на код после оплаты — мои. Что даю я API-ключи (Claude, ElevenLabs и источники, где нужна регистрация). Платное оплачиваю сам. Примеры видео-референсов и темы для тестов. Приёмка (готово, если) Запускаю → окно → ввожу тему, выбираю голос → «Создать» → получаю готовый MP4. Видеоряд по смыслу текста, чередование видео/фото, интро-тизер 60 сек, озвучка поверх. Работает минимум с 6 бесплатными источниками, поиск во всех сразу + отбор кандидатов. Подбор кадра: топ-5 кандидатов от кода → выбор лучшего через Claude (для видео — по стоп-кадрам), лимит 3 шага. Порог качества зависит от источника (архивы — не терять плёночны

It is necessary to set up the parser remotely (via Anydesk or TeamViewer), something is broken and not working correctly. Mainly replacing the starting links and configuring the parser. Website https://dveri-pol.com/

# Project Overview Premium Haztrak is a modern environmental compliance platform designed to help organizations manage hazardous-waste tracking, electronic manifest workflows, and regulatory compliance records in a more secure, transparent, and legally defensible way, specifially designed for Office of Chief Counsel, PA Department of Environmental Protection, USA. The platform is built around hazardous-waste cradle-to-grave tracking, allowing generators, transporters, facilities, compliance teams, and legal professionals to manage key records, shipment events, supporting documents, signatures, corrections, and audit history in one structured system. The next phase of the project will introduce blockchain-based verification to strengthen record integrity, chain of custody, and regulatory audit readiness without exposing sensitive compliance data on-chain. # Current Version Status The current version provides the foundation for electronic hazardous-waste tracking and demonstrates how a digital system can support EPA e-Manifest and RCRAInfo-related workflows. At this stage, the platform focuses on core hazardous-waste record management, including manifest-related workflows, shipment tracking concepts, compliance documentation, and integration patterns for working with official environmental systems. The current system should be treated as the base layer for a more advanced compliance product. The goal now is to expand it into a premium version with stronger legal, audit, and verification capabilities. # New Integration Goals The main enhancement will be a blockchain-powered compliance verification layer. This blockchain layer will not store private hazardous-waste records directly on-chain. Instead, the system will generate cryptographic proofs for important documents and events, then anchor those proofs to blockchain so records can be independently verified later. # Key integration points include: Blockchain-based proof of manifest records Tamper-evident chain-of-custody tracking Hashing of documents, signatures, corrections, and shipment events Verifiable audit logs for regulatory and legal review Evidence packet generation for disputes, audits, or investigations Secure off-chain storage for sensitive data On-chain proof references for record integrity verification Compliance dashboard for high-risk, incomplete, or disputed records Core Product Features Premium Haztrak should include: Manifest and shipment management Organization and user role management Document upload and record storage Signature and approval tracking Correction and dispute history Chain-of-custody timeline Blockchain proof generation Verification page for documents and records Audit-ready PDF export Legal evidence packet generation Compliance activity dashboard Blockchain Integration Concept The blockchain component will work as a proof layer. When a critical event happens, such as a manifest being created, signed, corrected, received, or finalized, the system will generate a hash of that event or document. These hashes can be grouped and anchored to blockchain through a smart contract or verification registry. This allows a user, auditor, attorney, or regulator to later confirm whether a record matches the original verified version. The private data stays protected in the application database or secure storage. The blockchain only stores verification proofs. #Product Value Premium Haztrak improves environmental compliance by making records: More traceable More trustworthy Easier to audit Easier to verify Better prepared for legal review More resistant to tampering or undocumented changes The product is especially useful for organizations that need strong documentation, reliable compliance history, and defensible records in case of audits, enforcement questions, disputes, or litigation. #Long-Term Vision The long-term vision of Premium Haztrak is to become a trusted digital compliance layer for environmental records. Starting with hazardous-waste tracking and electronic manifest workflows, the platform can later expand into broader environmental compliance areas such as permits, inspections, remediation records, enforcement documentation, ESG reporting, and carbon-credit verification. Premium Haztrak’s goal is simple: To make environmental compliance records secure, traceable, verifiable, and legally defensible.

A modern online toy store needs to be created on WordPress (WooCommerce). Main requirements: - Responsive design for PCs, tablets, and smartphones. - Product catalog with categories, filters, and search. - Product pages with descriptions, photos, specifications, and prices. - Cart and checkout. - Integration of popular payment and delivery methods. - Customer personal account. - User-friendly control panel for adding and editing products. - Basic SEO optimization and high website loading speed. - Security, backup, and SSL settings. It is preferable to use a modern, lightweight theme or create a custom design. After the work is completed, a brief management guide for the website must be provided.

Data collection is required on buyers and sellers of art items. Databases from Ebay and specialized global art websites are of interest.