# Current Action

## Job attuale

Pubblicazione e validazione end-to-end dello Space
`andrasnest/wan-loop-generator` dopo il completamento dell'implementazione
locale.

## Stato

- Interfaccia Gradio minimale implementata e collegata all'output MP4.
- Runtime ZeroGPU `large` implementato senza block swap o CPU offload dei pesi.
- Quattro modelli risolti da mount Hub read-only, con fallback download e
  controlli dimensione/SHA; i quattro file locali hanno superato la verifica.
- RIFE pin-nato, vendorizzato in subset minimale e verificato realmente con il
  checkpoint 4.9; crossfade e codifica ffmpeg completati.
- Worker, TUI, launcher e directory di codice legacy rimossi; modelli locali,
  input, output e log utente non sono stati toccati.
- Dipendenze risolte nell'esatta Python 3.10 dello Space; 12 test superati;
  import wrapper/RIFE superati anche da un bundle pubblicabile isolato.
- MP4 verificato a 1280x720, 17 fps, 17 frame e `yuv420p`.
- Manifest di pubblicazione verificato: 599 file, circa 58 MB, senza
  checkpoint, video, bytecode o credenziali.
- Aggiunto `validate_space.py` per tre chiamate consecutive tramite client
  Gradio e verifica automatica con ffprobe.
- Primo deploy pubblico completato; corretto il caricamento dei modelli per
  avvenire dentro la lease ZeroGPU anziche' durante l'import dell'app.

## Prossima azione

Creare lo Space pubblico, collegare i quattro volumi, assegnare ZeroGPU e
avviare la validazione reale su `large`.

## Blocchi

La CLI Hugging Face `1.27.0` e' stata installata con `pkexec` in
`/opt/huggingface-cli` ed esposta come `/usr/local/bin/hf`. Il connettore MCP
non rende disponibile la propria credenziale al client locale: serve quindi un
singolo `hf auth login` nel terminale utente prima di eseguire
`deploy_space.py`. Il login e' stato completato correttamente come `andrasnest`.

L'account rilevato non e' Pro; l'assegnazione ZeroGPU potrebbe inoltre essere
rifiutata dalla policy Hub corrente e va verificata durante la creazione.