AI Sesli İçerik Düzenleyici

# AI Sesli İçerik Düzenleyici

**Ne inşa ediyoruz:** Ses dosyasını yüklediğinde Whisper word-timestamp ile filler kelimeleri ("ee", "yani", "şey") ve uzun sessizlikleri tespit edip FFmpeg ile kesen ve temiz ses indirten araç.

**Kullanıcının işi (JTBD):** 45 dakikalık podcast'imi 5 dakikada filler'lardan ve sessizliklerden temizleyip yayına hazır indirebilmek istiyorum.

---

## Stack
- Next.js 15 App Router
- Tailwind + shadcn/ui + Wavesurfer.js
- Supabase Postgres + storage
- Whisper word-timestamp (groq veya openai)
- Render worker FFmpeg
- Deploy: Vercel + Render

## Veri modeli
```sql
create table audio_files (
  id uuid primary key default gen_random_uuid(),
  user_id uuid references auth.users not null,
  filename text, original_url text, processed_url text,
  duration_seconds int, status text default 'queued',
  filler_count int, silence_trim_seconds int,
  created_at timestamptz default now()
);

create table cuts (
  id uuid primary key default gen_random_uuid(),
  audio_file_id uuid references audio_files on delete cascade,
  cut_type text check (cut_type in ('filler','silence')),
  start_ms int, end_ms int, kept boolean default true
);
```

## Ana akışlar
1. Ses upload (max 100MB MVP).
2. Worker Whisper word-level → transkript + word timestamps.
3. Filler liste TR+EN ile match → cut adayları.
4. Sessizlik > 1.5sn ayrı pass.
5. Önizleme dalga formu, kullanıcı her cut'ı tek tek toggle.
6. FFmpeg ile final mp3 oluştur, indir.

## 6 saatlik inşa sırası
- 0:00–1:00 — Scaffold + auth + upload
- 1:00–2:30 — Whisper + word-level transkript
- 2:30–3:30 — Filler detection + silence detect
- 3:30–4:30 — Wavesurfer önizleme + toggle
- 4:30–5:30 — FFmpeg pipeline (Render worker)
- 5:30–6:00 — Vercel deploy

## Başarı kriteri
- [ ] 30sn örnek dosya işleniyor
- [ ] TR'de en az 5 filler kategorisi tespit ediliyor
- [ ] Sessizlik >1.5sn cut adayı görünüyor
- [ ] Kullanıcı bireysel toggle yapabiliyor
- [ ] Final mp3 indirilebiliyor

## Dikkat
- TR filler list: "ee", "ıı", "yani", "işte", "şey", "hani", "böyle". Geniş kapsam.
- Whisper word timestamp Groq'ta hızlı + ucuz; OpenAI Whisper'da yavaş.
- "Aşırı kesim" tehlikesi — varsayılan eşik konservatif.
- Stereo audio ayrı kanal olabilir (host vs guest); MVP mono.