KLAPS

KLAPS to filmowy warsztat z AI do przeszukiwania materiałów, rozwijania pomysłów i porządkowania decyzji, który docelowo połączy całą ekipę we wspólnej pracy, także w XR, pomoże wyłapywać sprzeczne ustalenia oraz tworzyć raporty, dema i materiały dla fanów.
Punktem wyjścia jest codzienny chaos produkcji: materiały są w folderach, ustalenia na czatach, a część wiedzy tylko w głowach. Potem trzeba znaleźć konkretne ujęcie albo ustalić, dlaczego dwie osoby realizują sprzeczne decyzje. KLAPS zbiera materiały, notatki i historię ustaleń w kontekście jednego projektu. Docelowo ma też pomagać wychwytywać sprzeczności i pokazywać ich źródła, żeby ekipa mogła je świadomie rozstrzygnąć.
Podstawowy przepływ już działa: wrzucasz materiał, wyszukujesz fragment i zapisujesz przy nim notatkę albo decyzję z uzasadnieniem. Możesz budować tablice ze scenami, ujęciami i odniesieniami, zapisywać warianty oraz je porównywać. Lokalna AI (Qwen3.5)
pomaga wyszukiwać i rozwijać pomysły.
EmbeddingGemma 2 służy do wyszukiwania według znaczenia w tekstach, obrazach, dźwięku i wideo.
Qwen3.5-9B na podstawie briefu i wybranych tekstów lub opisów proponuje kierunki pitchu, logline, synopsis i poprawki.
Człowiek może je przerobić, porównać i wybrać najlepszą wersję. Modele działają lokalnie, bez wysyłania materiałów do chmurowego AI.
Aplikację zbudowałem w .NET 10, C# i Blazorze, z SQLite, Finbuckle.MultiTenant i workerami w Pythonie. Na dziś mam działający lokalny pilot: bibliotekę i podgląd materiałów, wyszukiwanie, notatki, historię decyzji, tablice oraz tworzenie i porównywanie pitchów. Wybrany pitch można wyeksportować razem z zaznaczonymi materiałami do paczki otwieranej bez aplikacji. Co dalej można rozwinąć: wykrywanie sprzecznych ustaleń, raportami dla reżysera i produkcji, wspólną pracą w XR oraz integracją z montażem, przygotowywanie dem do prezentacji projektu i materiałów dla fanów. Ten szerszy zakres jest planem rozwoju; najbliższy krok to sprawdzenie jakości wyszukiwania i całego warsztatu w pracy z ekipami filmowymi.