# venv do VideoTask — 100% permissivo/uso comercial, ZERO dependência GPL do PalmierPro.
# Instalar: cd VideoTask && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -r scripts/requirements.txt

# ── motor + percepção (Fase 0/1) ──────────────────────────────────────────────
# numpy PINADO em 1.x: numpy 2.x quebra scipy/opencv nesta versão (skill autocut, lição real).
numpy==1.26.4
audalign==1.3.1
scipy==1.12.0
opencv-python-headless==4.13.0.92
onnxruntime>=1.16

# ── SigLIP standalone (Fase 2 director) — Apache-2.0, substitui o search_media GPL ──
# torch + transformers = pesos SigLIP oficiais do Google (Apache-2.0). Nada vem do repo GPL.
torch>=2.1
transformers>=4.40
pillow>=10.0

# ── classify_recorders.py — transcript LOCAL, MIT (substitui inspect_media GPL do app) ──
# faster-whisper (MIT) + CTranslate2, pesos Whisper do OpenAI (também abertos). CPU int8.
faster-whisper>=1.0.0

# ── vlm.py (Kimi) — cliente HTTP puro (só stdlib), sem dep extra ──
