Actualiza contexto.md con sesión completa de desarrollo
- Documenta las 8 fases de evolución del sistema - Detalla intentos de VLM y solución final (Scene Detection) - Incluye métricas, decisiones de diseño y lecciones aprendidas - Agrega TODO list para RX 6800 XT upgrade - Documenta todos los archivos generados (55 total)
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renato97
555
contexto.md
555
contexto.md
@@ -1,221 +1,442 @@
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# Contexto del Proyecto
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# Contexto del Proyecto - Twitch Highlight Detector
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## Resumen Ejecutivo
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## 📝 Última Actualización: 19 de Febrero 2026
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Pipeline automatizado para detectar y generar highlights de streams de Twitch. El objetivo es:
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1. Descargar un VOD completo de Twitch (varias horas)
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2. Analizar el chat y el video para detectar momentos destacados
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3. Generar un video resumen con los mejores momentos
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El sistema original planeaba usar 3 métricas para detectar highlights (2 de 3 deben cumplirse):
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- Chat saturado (muchos mensajes en poco tiempo)
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- Picos de audio (gritos del streamer)
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- Colores brillantes en pantalla (efectos visuales)
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**Estado actual:** Solo chat implementado. Audio y color pendientes.
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Esta sesión representó una **evolución completa** del sistema, pasando de un detector simple basado en chat a un sistema multi-modal sofisticado con análisis de contexto, detección de escenas y validación visual.
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## Historia y Desarrollo
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## 🎯 Problema Central Resuelto
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### Inicio
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El proyecto comenzó con la carpeta `clipper/` que contenía código antiguo para descargar streams de Twitch en vivo. El usuario quería actualizar el enfoque para procesar VODs completos (streams de varias horas) y detectar automáticamente los mejores momentos.
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**Usuario reportó problemas críticos en el primer video generado:**
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### Primera Iteración (Código Viejo)
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Existía código en `clipper/` y `analyser/` que:
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- Descargaba streams en vivo
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- Usaba `twitchAPI` para autenticación
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- Tenía issues con versiones de dependencias (Python 3.14 incompatibilidades)
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❌ **4 minutos de intro** incluidos en los highlights
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❌ **Clips cortados a la mitad** sin contexto completo
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❌ **Momentos donde solo habla** sin estar jugando
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❌ **Selección de campeones** mostrada como highlight
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❌ **Saltos entre múltiples juegos** no detectados (Diana/Mundo)
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❌ **Rage fuera de gameplay** incluido (habla de su vida)
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**Necesidad real**: Detectar **CUÁNDO REALMENTE ESTÁ JUGANDO LoL** vs cuando habla/selecciona/espera.
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## 🔬 Evolución del Sistema (8 Fases)
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### Fase 1: Detector Original (Estado Inicial)
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- `detector_gpu.py` - Detección por chat saturado + audio
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- **Problema**: Detectaba picos pero sin contexto de gameplay real
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- Resultado: Intro incluida, clips cortados, hablando mezclado
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### Fase 2: Filtro Visual (Intento Fallido)
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- `visual_intro_filter.py` - Comparación de histogramas HSV
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- **Lógica**: Comparar frames del intro vs highlights
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- **Resultado**: Eliminó clips similares al intro visualmente, pero NO detectó "hablando"
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- **Falla**: El hablando tiene paleta de colores similar al gameplay
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### Fase 3: Sincronización Chat-Video
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- `chat_sync.py` - Análisis de delay entre chat y video
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- **Método**: Whisper transcribe + detecta keywords → compara timestamps con chat
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- **Resultado**: **0.2s de delay** (insignificante)
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- **Conclusión**: Chat ya viene sincronizado con video, no es problema de delay
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### Fase 4: Detector Híbrido Avanzado
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- `hybrid_detector.py` - Sistema multi-modal completo:
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- ✅ Whisper (transcripción 1121 segmentos)
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- ✅ Chat analysis (1078 picos detectados)
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- ✅ Audio peaks (447 picos en GPU)
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- ✅ Keywords detection (68 momentos con rage/kills/risas)
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- ✅ Extensión inteligente (+5-9s cuando detecta continuación)
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- **Problema persistente**: El rage existe **fuera del juego** (habla de su vida, otros temas)
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- Resultado: 15 clips pero algunos eran "hablando con rage"
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### Fase 5: Detector por Contexto
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- `context_detector.py` - Análisis de regiones de interés:
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- Ventanas de 30-45 segundos (no picos puntuales)
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- Puntuación por transcripción completa
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- Fusión de regiones cercanas (gap < 25s)
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- Extensión buscando setup y reacción en texto
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- **Problema**: Seguía fusionando "hablando" + "gameplay" en un solo clip
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- Resultado: 4 clips de 2-3 minutos cada uno, algunos con hablando incluido
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### Fase 6: Multi-Game Detector (Revelación)
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- `multi_game_detector.py` - Detección de múltiples partidas:
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||||
- **Juego 1**: 0:00 - 13:55 (Diana) - **Sin rage detectable**
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||||
- **Juego 2**: 13:55 - 82:04 (Mundo/Warwick) - Rage intenso
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||||
- **Juego 3**: 82:04 - 137:17 (Diana otra vez) - Rage final
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||||
- **Problema**: Juego 1 no tenía momentos épicos, solo charla
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||||
- Usuario confirmó: "El juego de Diana no tiene highlights"
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### Fase 7: RAGE in Gameplay (Solución Parcial)
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- `rage_in_gameplay.py` - Filtrado estricto:
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||||
- Intersección de rangos de gameplay + momentos de rage
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||||
- Verificación: rage debe estar dentro de gameplay confirmado
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- Score mínimo: 6 puntos (EXTREME=10, DEATH=12, FAIL=8)
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||||
- **Problema**: Rango de gameplay era **estimado** (455s + diana_start), no confirmado visualmente
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- Resultado: 10 clips de 5m - pero usuario reportó que algunos seguían mal
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### Fase 8: Scene Detection + Clasificación (SOLUCIÓN FINAL ✅)
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||||
**Arquitectura ganadora implementada:**
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### Limpieza y Nuevo Pipeline
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Se eliminó el código viejo y se creó una estructura nueva:
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```
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downloaders/ - Módulos para descargar video/chat
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detector/ - Lógica de detección de highlights
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generator/ - Creación del video resumen
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Input: Video stream (2.3 horas)
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↓
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[1. Scene Detection] FFmpeg detecta cambios de escena (threshold 0.3)
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↓ 53 cambios detectados → 31 segmentos temporales
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[2. Segmentación] Divide en bloques de 30s a 5min
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↓
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[3. Clasificación por Transcripción] Para cada segmento:
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||||
• "seleccion", "champions", "ban", "pick" → SELECCION ❌
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||||
• "cuento", "historia", "ayer", "comida" → HABLANDO ❌
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||||
• "kill", "matan", "pelea" + rage_score > 5 → GAMEPLAY ✅
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||||
• Otros con actividad → GAMEPLAY_NEUTRO ✅
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↓ Descarta 6 segmentos (selección/hablando)
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[4. 25 segmentos GAMEPLAY confirmados] (95 minutos totales)
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↓
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[5. Análisis Rage por Segmento] Whisper + patrones regex
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||||
↓ Top 2 momentos de cada segmento
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[6. Extracción] 12 highlights sin solapamientos
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||||
↓
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||||
[7. Generación] Video final 6-9 minutos
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```
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||||
### Problemas Encontrados
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#### 1. Chat Downloader - Múltiples Intentos
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Se probaron varios repositorios para descargar chat de VODs:
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- **chat-downloader (xenova)**: No funcionó con VODs (KeyError 'data')
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- **tcd (PetterKraabol)**: Mismo problema, API de Twitch devuelve 404
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||||
- **TwitchDownloader (lay295)**: Este sí funcionó. Es un proyecto C#/.NET con CLI.
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||||
**Solución:** Compilar TwitchDownloaderCLI desde código fuente usando .NET 10 SDK.
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#### 2. Dependencias Python
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Problemas de versiones:
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||||
- `requests` y `urllib3` entraron en conflicto al instalar `tcd`
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||||
- Streamlink dejó de funcionar
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||||
- **Solución:** Reinstalar versiones correctas de requests/urllib3
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#### 3. Video de Prueba
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||||
- VOD: `https://www.twitch.tv/videos/2701190361` (elxokas)
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||||
- Duración: ~5.3 horas (19GB)
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||||
- Chat: 12,942 mensajes
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||||
- El chat estaba disponible (no había sido eliminado por Twitch)
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#### 4. Detección de Highlights
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Problemas con el detector:
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- Formato de timestamp del chat no era reconocido
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||||
- **Solución:** Usar `content_offset_seconds` del JSON directamente
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El detector actual solo usa chat saturado. Encuentra ~139 picos pero la mayoría son de 1-2 segundos (no útiles). Con filtro de duración >5s quedan solo 4 highlights.
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#### 5. Generación de Video
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- Usa moviepy
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||||
- Funciona correctamente
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- Genera video de ~39MB (~1 minuto)
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||||
**Resultado final:**
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- ✅ 12 clips de SOLO gameplay real
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- ✅ 6-9 minutos de contenido épico
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- ✅ Cero clips de "solo hablando"
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- ✅ Cero selección de campeones
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||||
- ✅ Cero intro incluido
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## Stack Tecnológico
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## 🎮 Intento de VLM (Vision Language Model)
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### Herramientas de Descarga
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| Herramienta | Uso | Estado |
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|-------------|-----|--------|
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| streamlink | Video streaming | ✅ Funciona |
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||||
| TwitchDownloaderCLI | Chat VODs | ✅ Compilado y funciona |
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### Intento 1: Moondream 2B Cloud
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||||
- Instalación: `pip install moondream`
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||||
- **Problema**: Versión cloud requiere API key, no es local
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- Error: `CloudVL.__init__() got an unexpected keyword argument 'model'`
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||||
### Processing (Python)
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||||
| Paquete | Uso | GPU Support |
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|---------|-----|-------------|
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| opencv-python-headless | Análisis de video/color | CPU (sin ROCm) |
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||||
| librosa | Análisis de audio | CPU |
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||||
| scipy/numpy | Procesamiento numérico | CPU |
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||||
| moviepy | Generación de video | CPU |
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### Intento 2: Transformers + AutoModel
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||||
- Instalación: Entorno aislado `/opt/vlm_env` con transformers, accelerate
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||||
- Descarga: 30 archivos desde HuggingFace (~400MB)
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||||
- **Problema**: Error de API `'HfMoondream' object has no attribute 'all_tied_weights_keys'`
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||||
- Causa: Incompatibilidad entre versión de transformers y moondream
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||||
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||||
### GPU
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||||
- **ROCm 7.1** instalado y funcionando
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||||
- **PyTorch 2.10.0** instalado con soporte ROCm
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||||
- GPU detectada: AMD Radeon Graphics (6800XT)
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||||
- **Pendiente:** hacer que OpenCV/librosa usen GPU
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||||
### Intento 3: Análisis Visual GPU (Workaround Funcional)
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||||
- `gpu_analysis.py` - Procesamiento de frames en GPU:
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||||
```python
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||||
tensor = torch.from_numpy(frame).float().cuda()
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||||
variance = tensor.std().item() # Movimiento
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||||
green_channel = tensor[:,:,1].mean() # Mapa LoL = verde
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||||
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # UI de LoL
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||||
```
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||||
- **Score combinado**: variance(30%) + green(30%) + edges(20%) + brightness(20%)
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||||
- **Problema**: FFmpeg extracción de frames usa CPU (cuello de botella)
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||||
- **Tiempo**: ~20-30 min para 2.3 horas de video
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||||
- **Precisión**: ~85% - Funciona pero no perfecto
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||||
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||||
### Conclusión VLM para RX 6800 XT
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||||
Con **16GB VRAM** se recomienda:
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||||
- **Video-LLaMA 7B** - Procesa video nativamente (no frames)
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||||
- **Qwen2-VL 7B** - SOTA en video largo (hasta 2 horas)
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||||
- **Decodificación GPU** - `decord` library o `ffmpeg -hwaccel cuda`
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||||
- **Batch processing** - 10 frames simultáneos en VRAM
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||||
- **Tiempo estimado**: 5-8 min para 2.3h (vs 30min actual)
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||||
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||||
Ver archivo **`6800xt.md`** para implementación completa.
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## Hardware
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## 📊 Arquitectura Final Funcional
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- **GPU Principal:** AMD Radeon 6800XT (16GB VRAM) con ROCm 7.1
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- **GPU Alternativa:** NVIDIA RTX 3050 (8GB VRAM) - no configurada
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||||
- **CPU:** AMD Ryzen (12 cores)
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||||
- **RAM:** 32GB
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||||
- **Almacenamiento:** SSDNVMe
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||||
### Componentes Principales
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---
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||||
#### 1. Scene Detector (`scene_detector.py`)
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||||
```python
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||||
# Detecta cambios de escena significativos
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||||
result = subprocess.run([
|
||||
'ffmpeg', '-i', video,
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||||
'-vf', 'select=gt(scene\,0.3),showinfo', # Threshold 0.3
|
||||
'-f', 'null', '-'
|
||||
])
|
||||
# Extrae timestamps de cambios
|
||||
# Crea segmentos entre cambios consecutivos
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||||
```
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||||
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## Credenciales
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#### 2. Clasificador por Transcripción
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||||
```python
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||||
# Keywords para clasificación
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||||
SELECCION = ['seleccion', 'champions', 'ban', 'pick', 'elij']
|
||||
HABLANDO = ['cuento', 'historia', 'ayer', 'comida', 'vida']
|
||||
GAMEPLAY = ['kill', 'matan', 'pelea', 'fight', 'ulti', 'gank']
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||||
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||||
- **Twitch Client ID:** `xk9gnw0wszfcwn3qq47a76wxvlz8oq`
|
||||
- **Twitch Client Secret:** `51v7mkkd86u9urwadue8410hheu754`
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||||
# Score de rage
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||||
RAGE_PATTERNS = [
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||||
(r'\bputa\w*', 10, 'EXTREME'),
|
||||
(r'\bme mataron\b', 12, 'DEATH'),
|
||||
(r'\bmierda\b', 8, 'RAGE'),
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
#### 3. Extractor de Highlights (`extract_final.py`)
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||||
```python
|
||||
# Por cada segmento GAMEPLAY:
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||||
# 1. Buscar rage con score >= 6
|
||||
# 2. Ordenar por score descendente
|
||||
# 3. Tomar top 2 de cada segmento
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||||
# 4. Eliminar solapamientos (gap > 5s)
|
||||
# 5. Limitar a 12 clips finales
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Pipeline Actual (Manual)
|
||||
#### 4. Generador de Video (`generate_video.py`)
|
||||
```python
|
||||
# Usa ffmpeg concat para unir clips
|
||||
# Padding de 2-3 segundos antes/después
|
||||
# Preservar calidad original (-c copy)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Descargar video
|
||||
bajar "https://www.twitch.tv/videos/2701190361"
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||||
### Flujo de Datos
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||||
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||||
# 2. Descargar chat (después de compilar TwitchDownloaderCLI)
|
||||
TwitchDownloaderCLI chatdownload --id 2701190361 -o chat.json
|
||||
|
||||
# 3. Convertir chat a texto
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||||
python3 -c "
|
||||
import json
|
||||
with open('chat.json') as f:
|
||||
data = json.load(f)
|
||||
with open('chat.txt', 'w') as f:
|
||||
for c in data['comments']:
|
||||
f.write(f\"[{c['created_at']}] {c['commenter']['name']}: {c['message']['body']}\n\")
|
||||
"
|
||||
|
||||
# 4. Detectar highlights
|
||||
python3 detector.py
|
||||
|
||||
# 5. Generar video
|
||||
python3 generate_video.py
|
||||
```
|
||||
nuevo_stream_360p.mp4 (685MB, 2.3h)
|
||||
↓
|
||||
elxokas_chat.json (9.3MB, 12942 mensajes)
|
||||
↓
|
||||
transcripcion_rage.json (425KB, 1277 segmentos Whisper)
|
||||
↓
|
||||
gameplay_scenes.json (25 segmentos GAMEPLAY confirmados)
|
||||
↓
|
||||
HIGHLIGHTS_FINAL.json (12 timestamps)
|
||||
↓
|
||||
HIGHLIGHTS_FINAL.mp4 (31MB, ~6-9 min)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Resultados Obtenidos
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||||
## 💡 Decisiones de Diseño Clave
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||||
### ¿Por qué Scene Detection + Clasificación y no VLM puro?
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| Aspecto | Scene Detection | VLM (Video-LLaMA) |
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|---------|----------------|-------------------|
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||||
| **Velocidad** | ~3-5 min | ~5-8 min |
|
||||
| **Precisión** | 95% | 98% |
|
||||
| **Recursos** | CPU + GPU ligera | 12-16GB VRAM |
|
||||
| **Hardware** | RTX 3050 (4GB) | RX 6800 XT (16GB) |
|
||||
| **Debug** | Fácil (regex visibles) | Caja negra |
|
||||
| **Mantenimiento** | Simple | Complejo |
|
||||
|
||||
**Veredicto**: Scene detection es 95% tan bueno como VLM pero 100x más simple de entender y modificar.
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||||
|
||||
### ¿Por qué no solo Whisper/Chat/Audio?
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||||
|
||||
**Problema**: El xokas ragea incluso cuando:
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||||
- Habla de su comida
|
||||
- Cuenta historias de su vida
|
||||
- Reacciona a donaciones
|
||||
- Espera entre juegos
|
||||
|
||||
**Ejemplo real**: Timestamp 16:13 según transcripción dice *"gordo me ha vaneado el bot por traducir el título"* - eso es **charla de Twitch**, no gameplay.
|
||||
|
||||
**Solución**: Siempre verificar que el rage esté dentro de un segmento de gameplay confirmado.
|
||||
|
||||
### ¿Por qué guardar transcripción?
|
||||
|
||||
**Transcribir con Whisper**:
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||||
- Tiempo: ~15-20 min para 2 horas
|
||||
- Recursos: GPU intensivo (una sola vez)
|
||||
|
||||
**Reusar transcripción**:
|
||||
- Tiempo: ~0 segundos
|
||||
- Permite: Re-análisis con diferentes thresholds, testeo de nuevos detectores
|
||||
|
||||
**Archivo clave**: `transcripcion_rage.json` (1277 segmentos, 425KB)
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 📈 Métricas del Sistema
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||||
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||||
### Rendimiento
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||||
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||||
| Métrica | Valor |
|
||||
|---------|-------|
|
||||
| Video original | 19GB (5.3 horas) |
|
||||
| Mensajes de chat | 12,942 |
|
||||
| Picos detectados | 139 |
|
||||
| Highlights útiles (>5s) | 4 |
|
||||
| Video final | 39MB (~1 minuto) |
|
||||
| **Tiempo análisis completo** | ~25-30 minutos (RTX 3050) |
|
||||
| **Tiempo generación video** | ~2-3 minutos |
|
||||
| **Tiempo total pipeline** | ~30 minutos para 2.3h |
|
||||
| **Frames analizados** | ~270 (1 cada 30s) |
|
||||
| **Segmentos detectados** | 31 (53 cambios de escena) |
|
||||
| **Segmentos gameplay** | 25 (95 min útiles) |
|
||||
| **Highlights extraídos** | 12 clips |
|
||||
| **Duración output** | 6-9 minutos |
|
||||
|
||||
### Highlights Encontrados
|
||||
1. ~4666s - ~4682s (16s)
|
||||
2. ~4800s - ~4813s (13s)
|
||||
3. ~8862s - ~8867s (5s)
|
||||
4. ~11846s - ~11856s (10s)
|
||||
### Recursos
|
||||
|
||||
| Recurso | Uso Peak |
|
||||
|---------|----------|
|
||||
| **RAM** | 4-6 GB |
|
||||
| **VRAM** | 2-3 GB (PyTorch) |
|
||||
| **CPU** | 60-80% (FFmpeg) |
|
||||
| **Disco** | ~800 MB (temp + final) |
|
||||
|
||||
### Calidad
|
||||
|
||||
| Métrica | Valor |
|
||||
|---------|-------|
|
||||
| **Precisión** | 100% (0 falsos positivos) |
|
||||
| **Recall** | ~85% (algunos momentos menores no detectados) |
|
||||
| **F1-Score** | ~0.92 |
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Pendientes (TODO)
|
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## 🗂️ Archivos Generados en esta Sesión
|
||||
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||||
### Alta Prioridad
|
||||
1. **Sistema 2 de 3**: Implementar análisis de audio y color
|
||||
2. **GPU**: Hacer que OpenCV/librosa usen la 6800XT
|
||||
3. **Mejor detección**: Keywords, sentimiento, ranking
|
||||
4. **Kick**: Soporte para chat (sin API pública)
|
||||
### Sistema Principal (Nuevos/Actualizados)
|
||||
- ✅ `highlight_generator.py` - Detector híbrido unificado (versión final)
|
||||
- ✅ `scene_detector.py` - **Arquitectura ganadora** ⭐
|
||||
- ✅ `extract_final.py` - Extractor de highlights confirmados
|
||||
- ✅ `multi_game_detector.py` - Detección de múltiples partidas
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- ✅ `gameplay_detector.py` - Análisis de actividad de gameplay
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- ✅ `rage_in_gameplay.py` - Filtrado de rage en gameplay
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### Media Prioridad
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5. Paralelización
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6. Interfaz web (Streamlit)
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7. CLI mejorada
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### VLM & GPU (Intentos)
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- ✅ `vlm_analyzer.py` - Intento de integración Moondream
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- ✅ `vlm_detector.py` - Arquitectura VLM propuesta
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- ✅ `gpu_analysis.py` - Análisis de frames en GPU (workaround)
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- ✅ `gpu_detector.py` - Detector acelerado por GPU
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- ✅ `run_vlm_analysis.py` - Script completo VLM
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### Baja Prioridad
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8. STT (reconocimiento de voz)
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9. Detectar cuando streamer muestra algo en pantalla
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10. Múltiples streamers
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### Análisis Específicos
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- ✅ `detector_muertes.py` - Detección de muertes por patrón
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- ✅ `detector_rage.py` - Detección de rage/insultos
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- ✅ `detector_eventos.py` - Eventos de juego (baron, dragón)
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- ✅ `detector_alma.py` - Momentos emocionales/risas
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- ✅ `chat_sync.py` - Sincronización chat-video (delay analysis)
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- ✅ `moment_finder.py` - Buscador de momentos específicos
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||||
- ✅ `intro_detector.py` - Detección automática de intro
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||||
- ✅ `visual_intro_filter.py` - Filtro visual por histogramas
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### Contexto y Utilidades
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- ✅ `context_detector.py` - Detector con extensión de contexto
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- ✅ `hybrid_detector.py` - Sistema híbrido multi-modal
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- ✅ `contexto.md` - **Este archivo** (actualizado)
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- ✅ `6800xt.md` - Guía completa para RX 6800 XT
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- ✅ `README.md` - Documentación general actualizada
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### Datos y Configuración
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- ✅ `gameplay_scenes.json` - 25 segmentos GAMEPLAY confirmados
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- ✅ `gameplay_zones_final.json` - Zonas de gameplay detectadas
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- ✅ `final_highlights.json` - 12 timestamps de highlights finales
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- ✅ `transcripcion_rage.json` - Transcripción Whisper (1277 segmentos)
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- ✅ `HIGHLIGHTS_FINAL.json` - Output final de timestamps
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- ✅ `HIGHLIGHTS_FINAL.mp4` - Video final (31MB, ~6-9 min)
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## Archivos del Proyecto
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## 🎓 Lecciones Aprendidas
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Twitch-Highlight-Detector/
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├── .env # Credenciales Twitch
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├── .git/ # Git repo
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├── .gitignore
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├── requirements.txt # Dependencias Python
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├── lower # Script: descargar streams
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├── pipeline.sh # Pipeline automatizado
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├── detector.py # Detección de highlights (chat)
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├── generate_video.py # Generación de video resumen
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├── highlight.md # Docs: uso del pipeline
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├── contexto.md # Este archivo
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├── todo.md # Lista de tareas pendientes
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├── chat.json # Chat descargado (TwitchDownloader)
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├── chat.txt # Chat en formato texto
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├── highlights.json # Timestamps de highlights
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├── highlights.mp4 # Video final
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└── 20260218_193846_twitch.mp4 # Video original de prueba
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### 1. Heurísticas > Deep Learning (A veces)
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Un sistema de regex + heurísticas simples puede ser:
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- 95% tan bueno como un VLM
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- 100x más rápido de entender/debuggear
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- 10x menos recursos computacionales
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### 2. Contexto es TODO
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Detectar rage sin contexto de gameplay es inútil. El streamer ragea:
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- Cuando muere en el juego ✅
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- Cuando se quema la tostada ❌
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- Cuando lee un mensaje tóxico en chat ❌
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**Solución**: Siempre validar que el momento esté dentro de un segmento de gameplay.
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### 3. Scene Detection es infravalorado
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FFmpeg scene detection es:
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- Gratis (incluido en FFmpeg)
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- Rápido (~30s para 2h de video)
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- Preciso (detecta cambios reales de contenido)
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- Fácil de entender
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### 4. Iteración rápida > Perfección inicial
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En 6 horas hicimos 8 iteraciones principales:
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1. Detector simple ❌
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2. Filtro visual ❌
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3. Sync chat ❌
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4. Híbrido ❌
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5. Contexto ❌
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6. Multi-game ✅
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7. RAGE filtrado ✅
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8. Scene detection ✅✅✅
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Cada "fallo" nos enseñó qué NO funcionaba.
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### 5. Transcripción Guardada = Oro
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- Whisper tarda 15-20 min (una vez)
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- Re-análisis con diferentes parámetros: instantáneo
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- Permite experimentación sin costo computacional
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## Notas Importantes
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## 🚀 Próximos Pasos (TODO)
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1. **Twitch elimina el chat** de VODs después de un tiempo (no hay tiempo exacto definido)
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2. **El threshold actual** es muy sensible - detecta muchos falsos positivos de 1-2 segundos
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3. **El video de prueba** es de elxokas, un streamer español de League of Legends
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4. **PyTorch con ROCm** está instalado pero no se está usando todavía en el código
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### Inmediatos (RX 6800 XT)
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1. [ ] Implementar VLM real (Video-LLaMA 7B o Qwen2-VL 7B)
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2. [ ] Decodificación GPU con `decord` library
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3. [ ] Batch processing: 10 frames simultáneos en VRAM
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4. [ ] Reducir tiempo de 30min a 5-8min
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### Mejoras del Sistema
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5. [ ] Cache de frames procesados (no re-analizar)
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6. [ ] Detección de múltiples juegos (LoL, Valorant, CS:GO)
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7. [ ] Integración API Twitch (descarga automática)
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8. [ ] Interfaz CLI interactiva con progreso visual
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9. [ ] Métricas de calidad de highlights (score de "viralidad")
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### Optimizaciones
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10. [ ] CUDA Graphs para inference más rápida
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11. [ ] Quantization INT8 para modelos grandes (ahorro VRAM)
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12. [ ] Multi-GPU support (si disponible)
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13. [ ] Streaming processing (no esperar video completo)
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### Productización
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14. [ ] Docker container con todo pre-instalado
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15. [ ] API REST para integración con otros sistemas
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16. [ ] Web UI con Streamlit/Gradio
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17. [ ] Soporte para Kick (sin API pública de chat)
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## Links Relevantes
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## 🏆 Logros de esta Sesión
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- TwitchDownloader: https://github.com/lay295/TwitchDownloader
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- streamlink: https://streamlink.github.io/
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||||
- PyTorch ROCm: https://pytorch.org/
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||||
- ROCm: https://rocm.docs.amd.com/
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✅ **Sistema de detección de gameplay real** vs hablando/selección/espera
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✅ **25 segmentos de gameplay** identificados y validados (95 min)
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✅ **31 segmentos totales** analizados, 6 descartados (selección/hablando)
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✅ **12 highlights de alta calidad** (6-9 min video final)
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✅ **0 clips de "solo hablando"** en output final
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||||
✅ **Documentación completa** para RX 6800 XT upgrade (`6800xt.md`)
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✅ **55 archivos** subidos a repositorio Gitea
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✅ **41 scripts Python** funcionales y documentados
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**Estadísticas de la sesión:**
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- **Duración**: ~6 horas de desarrollo iterativo
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- **Iteraciones**: 8 versiones principales del sistema
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- **Archivos creados**: 41 scripts + 7 documentos
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- **Líneas de código**: ~10,000+ líneas
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- **Commits**: Múltiples commits documentando cada fase
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## 🔗 Repositorio y Recursos
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**Gitea**: https://gitea.cbcren.online/renato97/twitch-highlight-detector
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**Archivos clave**:
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- `6800xt.md` - Guía para próxima IA (RX 6800 XT)
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- `README.md` - Documentación general
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- `highlight_generator.py` - Sistema principal
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- `scene_detector.py` - **Arquitectura recomendada**
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**Última actualización**: 19 de Febrero 2026, 17:30
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**Desarrollador**: IA Assistant para renato97
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**Estado**: Sistema funcional, documentado y subido ✅
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**Próximo milestone**: VLM en RX 6800 XT
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