Project

1) Python-Pipeline pflegen

• •Arbeite primär in productvideo_generator.py und halte den 4-Schritt-Flow stabil:
  1. •Trends (research_trends)
  2. •Sales-Skript (generate_sales_script)
  3. •Veo-Video (generate_video_with_veo)
  4. •Metadaten (generate_metadata)
• •Behalte Dateiausgaben unter VIDEO_OUTPUT_DIR bei (*_script.txt, *.mp4, *_meta.json).

2) Gemini/Veo-Integration

• •Nutze .env/Umgebungsvariablen, keine hartkodierten Keys.
• •Relevante Variablen: GEMINI_API_KEY, CHANNEL_NAME, CHANNEL_DESCRIPTION, VIDEO_OUTPUT_DIR.
• •Optional: VIDEO_MODEL, VIDEO_MAX_SECONDS, VIDEO_ASPECT_RATIO, VIDEO_RESOLUTION.
• •Kein ffmpeg, keine externe TTS-/Audio-Mischung: Audio/Video/Musik kommen aus Veo.

3) Prompt- und Content-Qualität

• •User-facing Inhalte standardmäßig auf Deutsch.
• •Skriptstil: Sales/Conversion (Hook, Problem/Solution, Benefits, CTA).
• •Erlaube kurze visuelle Hinweise in Klammern im Skript für bessere Veo-Steuerung.
• •Fokus auf Produkt-/Sales-Videos (kein Podcast-Flow).

4) Trends & Resilienz

• •Trend-Fokus DACH (aktuell geo='DE' im Code).
• •Bei Trend-Fehlern/Fremd-API-Problemen Fallback-Verhalten beibehalten (nicht gesamte Pipeline abbrechen).
• •Veo-Modell-Fallback-Logik nur ergänzen, wenn sie robust bleibt.

5) Qualitätssicherung (lokal + CI)

• •Lint: python -m ruff check productvideo_generator.py
• •Compile: python -m compileall productvideo_generator.py
• •Tests: python -m pytest -q
• •Einzeltest: python -m pytest -q tests/test_productvideo_generator.py::test_generate_sales_script_writes_file
• •Optional Komplettlauf: ./ci.sh