用途：对视频广告做确定性的节奏审查，识别两类节奏问题——剪切点与音乐节拍错位（离最近节拍超过容忍值），以及场景过长且画面几乎静止的拖沓段落，从而提升成片的专业感与留存。
主要能力：使用 ffmpeg 的 scene-detect 滤镜检测剪切点（命令：ffmpeg -i <video_path> -vf "select='gt(scene,0.4)',showinfo" -f null - 2>&1），用 librosa 的 beat_track 检测音乐节拍与 tempo；对每个剪切点计算与最近节拍的差值 delta_ms 并标记 on-beat/off-beat；对超过阈值的场景以 4fps 采样、计算相邻帧平均绝对差，均值低于 2 视为静止拖沓；用 matplotlib 生成节奏叠加图（波形、节拍线、剪切线按是否对齐标绿/红、拖沓区间标黄），不可用时输出 ASCII 摘要；最终写出报告，含 tempo、剪切统计、错位表、拖沓表与 APPROVED/NEEDS REVISION 结论。
输入：video_path（必需）；music_path（默认在 <video_folder>/audio/variants/<active>/music.mp3，否则从视频提取音频）；output_dir（默认 <video_folder>/review-notes/pacing-<ts>/）；beat_tolerance_ms（默认 100）；scene_drag_threshold_s（默认 4.0）。
输出：cuts.json、beats.json、pacing-overlay.png（或 pacing-overlay.txt）、pacing-report.md、manifest.json。
质量校验与限制：若 librosa 返回的 BPM 不合理（低于 40 或高于 220）标记 tempo_uncertain；无音乐床时跳过节拍检测，仅报告拖沓场景（beat_check: skipped (no_music)）；音乐中途消失时其后的剪切点无法评分；刻意错位的情况由操作者判断；librosa 不可用时应中止并给出 pip install librosa，不做仅 ffmpeg 的降级节拍检测。