工作清單

逐字稿文字預覽

呃喂喂喂喂喂
大家好
这里是茶
然后今天的话就带来一款这个
GPT5.6的一款破甲
然后这是我现在正在破解的一款软件
一款游戏外包软件
在拖它的VMP格子
啊你就已经大白号跟他说了
嗯然后这是我的仓库
已经在Github上开源了
有需要的话可以自己来领取
好吧然后我们现在可以测试一下
比如说让它去破解
去破解点东西测试一下
所以就直接直接就干了
比如说破解我这个宝库
宝库孟加速器吧
完全就直接大白号跟他说
全破解这款软件
比如说可以使用全部功能
这已经大白号跟他说
现在我的就在拖这个VMP的一款壳子
先测试一下
然后我自己软件的话就
然后这我自己做这个软件的话有四孔
不假
GPT5.6 Cloud Code Code 4.6
还有DeepSync
U4 Pro
那他就直接就做了
他直接就干了
就大直接大白话
直接大白话就做
不会拒绝
就这样子
行那就今天这视频就
就在这里了
好

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

1. 下達指令

   指令：videonote https://b23.tv/nS5ECpy --script zh-Hans --auto-source-subtitles

   來源：https://b23.tv/nS5ECpy

   輸出文字：zh-Hans ｜ 參數：--script zh-Hans --auto-source-subtitles

2. 預期流程

   依指令產生的處理順序：

   1. 自動字幕優先，Whisper 作為備援
   2. 來源選擇與品質檢查
   3. 文字校正與句子單元
   4. 筆記與發布
   5. 公開網頁發布

3. 1. 下載與語音辨識

   工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

   處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

   產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

   耗時：12.3 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

4. 2. 建立句子單元

   工具：videonote-build-sentence-units

   處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

   產出：sentence_units.json（句子單元）

   耗時：0.3 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

5. 3. 句子密度平衡

   工具：videonote_balance_sentence_units.py

   處理：平衡句子長度與密度

   產出：sentence_units.json（句子單元）

   耗時：0.4 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

6. 4. 時間軸稽核

   工具：videonote_timeline_audit.py

   處理：檢查時間軸與音訊對齊

   產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

   耗時：0.4 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

7. 5. 品質檢查

   工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

   處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

   產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

   耗時：0.4 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

8. 6. 播放時間軸回填

   工具：videonote_rebase_display_timeline.py

   處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

   產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

   耗時：0.4 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

9. 7. 逐字稿交叉檢查

   工具：videonote_cross_check_transcript.py

   處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕

   產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）

   耗時：0.5 秒

   關係：依序執行

   結果：完成

10. 8. 來源句整理

    工具：videonote_prepare_source_entries.py

    處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

11. 9. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：34.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

12. 10. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.9 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

13. 11. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：1.0 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

• 尚未產生

自動來源字幕

• subtitle_acquisition.json下載140 bytes

Whisper 字幕

• transcript.whisper.json純文字JSON999 / 13,180 bytes
• transcript.whisper.srt下載2,384 bytes
• transcript.whisper.tsv下載1,507 bytes
• transcript.whisper.txt下載999 bytes
• transcript.whisper.vtt下載2,032 bytes

Qwen 字幕

• 尚未產生

Parakeet 字幕

• 尚未產生

MOSS 字幕

• 尚未產生

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

• 尚未產生

校正前後逐字稿

• 校正前 transcript.whisper.json 純文字 JSON 999 / 13,180 bytes
• 校正後 transcript.json 純文字 JSON 991 / 22,019 bytes

目前待解決問題與初步改善方向

• 目前沒有待處理警告
• Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。