Os achados da IA vivem na mesma timeline dos comentários humanos, à direita do player de revisão. Não é um relatório separado que você precisa abrir.
Percorrer os achados
- Abra o vídeo.
- No filtro da timeline, escolha Revisão por IA para esconder os comentários humanos — ou deixe em Todos para ver feedback e achados numa lista cronológica só.
- Clique num achado. O player pula para ele, parando dois segundos antes, para você ver o momento chegando em vez de já passado.
- Corrija na edição e clique em Resolver no item. Reabrir devolve o item se você foi rápido demais.
O que um achado mostra
- O autor é AI Review, com um ícone no lugar do avatar.
- Um selo de severidade: HIGH, MEDIUM ou LOW.
- O timecode onde foi detectado.
- Uma descrição do que foi encontrado. Achados medidos avisam que vieram de uma medição e citam os números — o loudness em LUFS (a medida padrão de volume percebido), o pico real em dBTP, os pontos exatos de um trecho preto.
Verificações de baixa confiança
Os achados sobre os quais a IA ficou insegura não entram na lista principal. Eles ficam agrupados no fim, em N verificações de baixa confiança, recolhidos. Abra quando quiser a cauda longa; ignore quando não quiser. É isso que mantém o relatório curto o bastante para ser lido.
Resultados da revisão
Abaixo dos achados, a seção de relatório lista as verificações que rodaram, por categoria, com status de aprovado, alerta ou falha. Uma categoria com problema medido aparece marcada como medição e conta os achados por trás dela.
Exportar o relatório
Com a revisão concluída, o menu de download acima da timeline oferece:
- Relatório Completo (PDF) — os achados e as verificações num documento para anexar a uma entrega.
- Premiere Pro (XML) e DaVinci Resolve (XML) — os mesmos itens como marcadores de timeline, para o editor trabalhar dentro da própria timeline.
Dica: Ataque por severidade, não por ordem de tempo. Um único HIGH de pico de áudio importa mais que uma página de LOW sobre barras pretas.
Próximos passos
Quando um achado está errado, descarte do jeito certo para o sistema aprender — veja Precisão e falsos positivos.