前情提要
Day1、Day2 都在證明同一件事：VideoTimeline 驗證過關，不代表內容合理。
不論是 Google ADK, 還是 Microsoft Agent Framework，都能透過 Jev 抓到文字量過大，塞不進影片這個問題。
抓到問題之後，打算 怎麼修 是這篇重點。
以 Day2 為例：
文字: 一份規格，兩套雲端。追蹤看完整實作 ⚡
秒數: 2.0s
jev confidence: 0.70（超過 0.6 門檻，需複查）
我們來看看兩種修法與取捨。
文句縮短，想辦法維持秒數
根據目標時間內，把文字精簡:
from common.jev_client import check_segment
check_segment(”seg-07-credits-cta”, 2.0, “規格可攜”)
# {’needs_review’: False, ‘confidence’: 0.53}
取捨：資訊量變少，**重點訊息「追蹤看完整實作」**沒了。
保留完整文字，適度延長影片時間:
文字完全不動，反過來調整分鏡秒數，抓實際唸完需要的時間：
for dur in [2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0, 5.5, 6.0]:
check_segment(”seg-07-credits-cta”, dur,
“一份規格，兩套雲端。\n追蹤看完整實作 ⚡”)
# 2.0s -> confidence=0.70（不過）
# 2.5s -> confidence=0.69（不過）
# 3.0s -> confidence=0.51（通過）
# 4.0s -> confidence=0.43
# 5.0s -> confidence=0.43
# 6.0s -> confidence=0.41取捨：影片總長度變長，如果總長度是硬限制（例如 YouTube Shorts 上限），就要從別的地方擠出多出來的秒數。不過適合的場景可以是：重點文字內容保留。
實驗：本地跑 `faster-whisper`，逐一轉錄：
原版（3.0s clip，jev confidence=0.70）
[0.00 -> 2.40] 一份規格 兩套雲端
→ 話沒講完，「追蹤看完整實作」整句沒出現
修法 A（3.5s clip，jev confidence=0.41）
[0.00 -> 2.12] （辨識度低，內容不清楚）
→ 時間上沒被截斷（2.12s < 3.5s），但語音本身聽起來含糊
修法 B（5.0s clip，jev confidence=0.43）
[0.00 -> 4.56] 一份規格 兩套雲端 追蹤看完整實作
→ 完整句子都講出來了，還留了 0.44 秒緩衝驗證結果：修法 B 的好處 → 將完整文句完整的呈現
三版並列
第一段 (00:00 - 00:03)：Day2 原本超時的版本（2 秒被 API 最低秒數限制拉到 3 秒生成，但敘事節奏仍是設計給 2 秒，confidence=0.70，Whisper 驗證確實沒講完）
第二段 (00:03 - 00:06)：修法 A（3.5 秒，confidence=0.41）
第三段 (00:06 - 00:11)：修法 B（5 秒，confidence=0.43，Whisper 驗證確實講完整句）
抉擇: Jev 只能「告訴你哪裡有問題、多嚴重」，怎麼取捨是由 agent （或人定義的邏輯）決定。
先聲明:
這篇 沒有呼叫 ADK 或 MAF 的任何 Agent ，目前都是直接呼叫 check_segment 確定秒數、改文字，再直接呼叫 gemini-omni-1.1-flash 生影片。
不過 Day1 提過透過 ADK 支援把 Jev 包成 FunctionTool，可以讓 Agent 自我修正、並且最多重試兩次。所以接下來的方向是將這篇透過 Agent framework 的包裝邏輯讓它自己判斷。
結語
Day1：schema-valid 不等於 content-correct，Jev 是 vendor-neutral 的 QC gate
Day2：同一套 Jev 邏輯，換雲端 Agent sdk（Google ADK → Azure MAF
Day3：Jev 抓到問題只是開始，怎麼修（砍內容 vs. 延時間）還是需要人先介入確認目標，才有可能透過 Agent 方式自我演化。
Repo：jimmyliao/jev-storyboard-lab - https://github.com/jimmyliao/jev-storyboard-lab