工作清單

DSH-莫宁视觉包V1

逐字稿文字預覽

OK啊,孩子們。忙了好幾天,我從地獄殺回來了。
嗯……剛剛花了一個多小時Fibb coding出來了吧,算是。
這邊,我把導航輪放到這裡了,到時候可以直接搜索。
然後也可以直接拉下來看,點這個會直接跳過去。
然後比如說像什麼,Hajimi,這個就不要管。
然後還有,就是,像這種東西。你可以看到這邊。
比如說像什麼,這個Tunes Done,就這邊。
是第七個回合做完了。
然後這個因為是我之前截過去,所以是第四個回合做完了。
然後這個,這個東西呢,就是對應這個欄目。
它現在有五個顯示方式。
第一個是空位化。
其實我不知道這個會怎麼生成。
空位化真沒見過。
然後正在生成釣用工具,發現問題做完了。
噢,耶,我做完了。
我玩的有點太亢奮了,不好意思。
主要是終於回家了,這幾點累死我。
然後這邊是你的緩存命中率。
然後這邊就是,上面講過了,就是第幾個回合用到哪裡了。
然後這是一個Logo圖吧。你可以改變它顏色什麼的。
改變它顏色啊,不透明度啊。
然後,這文字啊,和這個叫什麼,風格樣式,重置,應用。
然後給它插掉,在這邊選。
然後如果跑起來的話,就這邊會,呃,比如說再,我再說一個,哈基米2。
哈基米2。
啊,不好意思。
如果跑起來的話,這邊會有那個,動態效果,差不多這個樣子。
OK。
然後你可以看到這邊在running。
嗯,哈基米2的,一直是版本D精。
謝謝你。

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/U5kECtj --language zh --auto-source-subtitles

    來源：https://b23.tv/U5kECtj

    辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh --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：17.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：23.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 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：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 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：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 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：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 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：0.9 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 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：64.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 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：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  14. 12. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
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