工作清單

逐字稿文字預覽

要說這兩天最火的開源項目,那必定非它莫屬了。
不到一周的時間就已拿下1.
3萬個Star。
它由大名鼎鼎的firecrawl 團隊發布,能將任意格式的文檔轉換成markdown,而且還不需依賴第三方服務。
速度也快的驚人,僅需幾毫秒。
線上測試了一下一份100多頁的PDF文件。
無任何剪輯加速的情況下,確實眨眼間就轉成了markdown格式的內容。
可以本地部署也可以為給大模型添加為Source。
不管你是自己用,還是集成到agent中,
甚至拿去開發個小工具或者小插件之類的,它都非常值得研究。

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/SHsQvU2 --language zh --auto-source-subtitles

   來源：https://b23.tv/SHsQvU2

   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：14.0 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：26.3 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：0.3 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：0.4 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：0.4 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：0.5 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：0.5 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：0.5 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：0.6 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：72.5 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

• 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JSON613 / 3,768 bytes
• transcript.whisper.srt下載778 bytes
• transcript.whisper.tsv下載682 bytes
• transcript.whisper.txt下載613 bytes
• transcript.whisper.vtt下載746 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 613 / 3,768 bytes
• 校正後 transcript.presegmentation_corrected.json 純文字 JSON 617 / 8,546 bytes

目前待解決問題與初步改善方向

• ⚠️ 全文快速校讀：已套用暫定修正，請確認待修正

  segment=0 已先套用暫定修正：要說這兩天最火的開源項目,那必定非它莫屬了。不到一周的時間就已拿下1.3萬家新標。 → 要說這兩天最火的開源項目,那必定非它莫屬了。不到一周的時間就已拿下1.3萬個Star。；segment=3 已先套用暫定修正：可以本地部署也可以為給大模型添加為Scale。不管你是自己用,還是集成到agent中, → 可以本地部署也可以為給大模型添加為Source。不管你是自己用,還是集成到agent中,；segment=3 待確認：「為給大模型添加為Scale」語意不通。FireCrawl 作為爬蟲工具，通常作為 LLM 的數據來源（Source）或工具集成。結合上下文「本地部署」與「集成到agent」，「Scale」極可能是「Source」或「Tool」的同音/近音誤聽。考慮到 FireCrawl 的核心賣點是提供數據源，修正為「Source」較合理，但需確認原意是否為特定功能名稱。；暫定：可以本地部署也可以為給大模型添加為Source。不管你是自己用,還是集成到agent中,

• 逐字稿可先使用，但有待校正清單待修正

  segment=3 rapid_semantic_review: 全文速讀上下文判斷；尚未回聽或交叉比對

• Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。