工作清單

逐字稿文字預覽

大家好,最近不少人反饋。
Codex在執行任務時,比如逆向分析、滲透,往往因為道德約束拒絕配合。
所以我今天給大家帶來一個一鍵啟動破甲腳本，接下來我給大家演示一下。
這是一個下載好的壓縮包,上面這個文件就是解壓出來的文件夾。
我們點擊這個解壓出來的文件夾，進去之後點擊地址欄全選。
這裡卡住了輸入CMD然後回車,就會彈出這個終端。
點開我們的教程文檔。
有兩個命令,一個是啟動另一個恢復。
我們複製啟動命令,粘貼到這個終端,直接回車,提示這樣就啟動成功了。
我們回到Codex客戶端。
我讓它滲透一下我自己的網站測試一下。
這裡已經看到它已經在執行了。
建議大家搭配中轉站使用。
避免自己的帳號被封。
這裡只是測試,所以就不往下繼續了。
如果想關閉並恢復初始狀態。
就是複製文檔中第二個命令。
複製第二個命令。
粘貼並回車。
這樣就恢復了。
視頻就到這裡。
感謝大家的觀看。
系統會提示是否恢復，我們輸入Y。
這樣就恢復了。
視頻就到這裡。
感謝大家的觀看。
!
系統會提示是否恢復，我們輸入Y。
這樣就恢復了。
這樣就恢復了。
視頻就到這裡。
感謝大家的觀看。
感謝大家的觀看。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

1. 下達指令

   指令：videonote https://youtu.be/YCqPcuDPFtM?si=RrJaVCYrqoiNZ4lS --language zh

   來源：https://youtu.be/YCqPcuDPFtM?si=RrJaVCYrqoiNZ4lS

   辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh

2. 預期流程

   依指令產生的處理順序：

   1. 下載與語音辨識
   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：23.8 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：13.2 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：0.3 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：0.4 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：0.4 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：0.4 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：0.5 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：48.2 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：0.3 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：0.4 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JSON1,328 / 13,042 bytes
• transcript.whisper.srt下載2,475 bytes
• transcript.whisper.tsv下載1,768 bytes
• transcript.whisper.txt下載1,328 bytes
• transcript.whisper.vtt下載2,186 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 1,328 / 13,042 bytes
• 校正後 transcript.presegmentation_corrected.json 純文字 JSON 1,355 / 23,068 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=1 已先套用暫定修正：所以我今天給大家帶來一個一鍵啟動破線腳本,接下來我給的大家演示一下。 → 所以我今天給大家帶來一個一鍵啟動破甲腳本，接下來我給大家演示一下。；segment=3 已先套用暫定修正：我們點擊這個解壓出來的文件夾,進去之後點擊地址栏全選。 → 我們點擊這個解壓出來的文件夾，進去之後點擊地址欄全選。；segment=12 已先套用暫定修正：避免自己的封號。 → 避免自己的帳號被封。；segment=14 已先套用暫定修正：如果想關閉恢復初始狀態。 → 如果想關閉並恢復初始狀態。；segment=25 待確認：單字「!」語意不明，疑似識別錯誤；暫定：Y

• 逐字稿可先使用，但有待校正清單待修正

  segment=2 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語；segment=29 punctuation_only: 段落只有標點或符號；segment=29 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置，斷句可能不符合文法/口語；segment=35 adjacent_duplicate: 與前一段完全重複，可能是滾動字幕或 ASR 重複；segment=25 rapid_semantic_review: 上下文均為輸入Y確認恢復，且id 21、26均有相同語句結構

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