¿Puedes construir Kling AI con IA?

Construye la herramienta personal de sustitución más cercana y honesta inspirada en Kling AI; no afirmes que reemplaza su ventaja estructural.
Usa exactamente este stack: Python 3.12 + FastAPI + FFmpeg + React.
Objetivo principal: Construir el flujo personal de generación de videos con IA más cercano y honesto usando un modelo local o una API elegida por el usuario, historial de trabajos, vista previa y exportación.
Comienza desde una carpeta vacía y crea el proyecto completo y funcional.
Haz que el modo predeterminado sea de un solo usuario y privado.
Almacena los datos del usuario localmente, a menos que el trabajo principal requiera la base de datos self-hosted declarada.
No agregues analítica, telemetría, anuncios ni cuentas de terceros.
Guarda todos los secretos y credenciales externas en .env y proporciona .env.example.
Usa datos de muestra realistas, claramente etiquetados y fáciles de eliminar.
Implementa la interfaz pulida más pequeña que complete el flujo principal de principio a fin.
Incluye estados claros de vacío, carga, validación, éxito y error.
Agrega importación y exportación para que el usuario no quede atrapado en la aplicación.
Usa navegación accesible con teclado, etiquetas, estados de foco y contraste adecuado.
Valida las entradas no confiables y nunca registres secretos ni contenido de archivos privados.
Excluye deliberadamente estas ventajas del producto de pago: gestión de color, formatos y exportación de alta fidelidad; calidad de generación de vanguardia; sistemas de seguridad para voz o semejanza.
No finjas integraciones, efectos de red, datos propios, calidad del modelo, cumplimiento ni afirmaciones de seguridad.
Cuando una API externa sea opcional, mantén la aplicación útil sin ella y explica el modo degradado.
Escribe pruebas unitarias enfocadas para el modelo de datos y el flujo de trabajo más importante.
Agrega una prueba smoke de extremo a extremo que demuestre que el flujo principal funciona.
Crea un README con la configuración, permisos, arquitectura, ubicación de los datos, copias de seguridad y limitaciones.
Agrega scripts para instalar, desarrollar, probar, compilar y ejecutar localmente con un estilo similar a producción.
Ejecuta las pruebas y la compilación antes de terminar; luego corrige los errores en lugar de limitarte a describirlos.