Automatizar a correção e tradução de legendas no DaVinci Resolve com IA

Neto Pompeu —

Automatizar a correção e tradução de legendas no DaVinci Resolve com IA

Na Primo-Studio, produzimos regularmente conteúdo audiovisual: reportagens, captações ao vivo, vídeos promocionais, documentários. Quase sistematicamente, precisamos entregar uma versão legendada — frequentemente em francês, às vezes também em inglês para clientes internacionais ou festivais.

A legendagem manual é lenta. Muito lenta. Quando você soma transcrição, revisão ortográfica e tradução de um idioma para outro, são facilmente 3 a 5 horas para 20 minutos de vídeo. Em um projeto com vários vídeos por semana, é economicamente inviável.

Então construímos dois scripts Python que se integram diretamente ao DaVinci Resolve e automatizam a tarefa usando IA. Aqui está como funciona, e o que isso nos permitiu fazer.

O problema: o atrito da legendagem

O DaVinci Resolve lida muito bem com a timeline e as faixas de legenda. O editor integrado é decente. Mas duas operações continuam lentas:

  1. Corrigir a ortografia francesa de uma transcrição gerada automaticamente — erros, acentos faltando, nomes próprios mal detectados, palavras técnicas. Linha por linha, isso se arrasta.
  2. Traduzir para o inglês uma faixa francesa finalizada. Manualmente, são várias horas por projeto, e é preciso preservar os códigos de tempo exatos para que a faixa permaneça alinhada com a imagem.

Ferramentas de mercado que fazem isso existem — mas ou são caras no uso recorrente, ou empurram o arquivo para fora, para uma plataforma externa (perda de tempo + perda de controle do formato), ou a qualidade da tradução é genérica demais para nosso nível de exigência.

A solução: dois scripts Python integrados ao Resolve

O DaVinci Resolve expõe uma API Python que permite a scripts manipular o projeto aberto: ler faixas, ler legendas, modificar conteúdo, salvar. Escrevemos dois scripts que se instalam na pasta Fusion/Scripts/Edit/ do Resolve. Eles aparecem então no menu Workspace → Scripts → Edit.

Script 1: Correção ortográfica em francês

Ele pega a faixa de legendas francesa ativa, envia cada linha para a API Claude, e recebe de volta a mesma linha com correção ortográfica (acentos, erros, concordâncias). Os códigos de tempo não se movem. A estrutura permanece idêntica.

Em pseudocódigo:

``` project = Resolve.GetProjectManager().GetCurrentProject() timeline = project.GetCurrentTimeline() faixa_legendas = timeline.GetActiveSubtitleTrack()

for item in faixa_legendas.GetItems(): texto_bruto = item.GetText() corrigido = chamada_claude_api( prompt="Corrija esta linha de legenda em francês...", conteudo=texto_bruto ) item.SetText(corrigido)

project.Save() ```

O Claude retorna o texto corrigido em algumas centenas de milissegundos por linha. Para um vídeo de 20 minutos com cerca de 200 linhas de legenda, o script roda em dois a três minutos no total.

Script 2: Tradução FR → EN

Mesmo princípio, mas desta vez pedimos ao Claude para traduzir linha por linha para o inglês. O script duplica a faixa francesa, depois preenche a faixa inglesa com as traduções. Mantemos controle linha por linha: relemos, ajustamos nuances, encurtamos se uma linha ficar longa demais na tela (limite ~42 caracteres por linha para legibilidade).

Pseudocódigo:

``` faixa_fr = timeline.GetSubtitleTrack("FR") faixa_en = timeline.DuplicateTrack(faixa_fr, lang="EN")

for item_fr, item_en in zip(faixa_fr.GetItems(), faixa_en.GetItems()): texto_fr = item_fr.GetText() texto_en = chamada_claude_api( prompt="Traduza esta legenda francesa para inglês idiomático, máx 42 caracteres...", conteudo=texto_fr ) item_en.SetText(texto_en)

project.Save() ```

A chave: especificamos no prompt o contexto (legenda de vídeo), o comprimento máximo e o tom desejado (idiomático, não literal). Sem isso, você obtém uma saída tipo Google Translate. Com isso, você obtém uma tradução limpa, pronta para revisão humana.

O ganho de tempo real

Num projeto típico de 20 minutos de vídeo:

  • Antes: 3 a 5 horas de transcrição + correção + tradução
  • Depois: 30 a 45 minutos (script + revisão humana + ajustes estilísticos)

Redução de 5× a 8× no tempo gasto em legendagem. Num mês normal, isso são 15 a 25 horas recuperadas, redirecionadas para trabalho de maior valor: edição, etalonagem, mixagem de áudio, relacionamento com o cliente.

Por que construímos nossas próprias ferramentas

É aqui que o tema fica mais amplo. Muitas agências usam IA em modo consumo — abrem o ChatGPT, colam um briefing, pegam a resposta. Funciona, mas é limitado.

Nós escolhemos embarcar a IA diretamente nas nossas ferramentas de produção. Os scripts Resolve são um exemplo. Também desenvolvemos automações para Photoshop, para nosso CRM interno, para geração multilíngue de descrições de produto. Toda vez, o princípio é o mesmo: pegar um gargalo operacional, identificar o lugar preciso onde a IA pode intervir, e codificar uma pequena ferramenta sob medida.

É um investimento inicial — algumas horas para escrever e testar um script — que se paga em uma ou duas semanas de uso, depois gera valor por anos.

Por que isso importa para uma agência digital em 2026

O mercado de agências (comunicação / web / digital) está sendo remodelado. As ferramentas de IA estão subvertendo os custos de produção: o que levava dez horas leva uma, o que precisava de três pessoas precisa de uma. Agências que não se transformarem vão se ver cobrando dez horas de trabalho que a IA faz em uma — e o cliente vai procurar outra.

A pergunta não é mais «a IA vai substituir meu ofício?», mas «eu sei usar a IA para fazer meu ofício 5 a 10 vezes mais rápido, com mais qualidade, a um preço melhor?».

É essa transformação que apoiamos na Primo-Studio. Para nossa própria agência primeiro — não pregamos o que não praticamos. E depois para as empresas guianesas que querem modernizar seus fluxos, em qualquer tipo de atividade: audiovisual, marketing, administração, varejo, formação.

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