逐字稿文字預覽
みなさんこんにちは。AI生成オタクの直也です。いつも動画をご覧いただき、本当にありがとうございます。今日は少し変わったAIの話です。名前をジェブと言います。9月15日に出たばかりです。何が変わっているかというと、このAIは文章が書けません。要約もできません。メールの下書きも作れません。それなのに今、海外の開発者が大騒ぎしています。書けないのに何か書いているのかというと、このAIは文章が書けません。 今天我會解釋一下 首先一件事請 一天的工作中 在你中的時間裡的時間是有多少 開啟了的電郵 自分宛或其他人宛或其他人宛或其他人 問合遇を読んで 哪一切都要求 所以要不要用 所以要不要用 所以要進入 一つ目 我以前的AI 聞到文章 長度也有 言い方 毎回 改變 Jev 返回答 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 答案 這是公式的公式 聽方法三個是三個 一是一是 2つ目が 3つ目が 自由に何でも聞けるのではなく 答え方を先に決めてから聞く 不自由に見えますが この不自由さが聞いてきます 1つ目から具体的に見ます はいかいいえで答えさせる形です この問い合わせは苦情ですか この申請に不備はありますか この文面は社外に出せますか こう聞くとはいである確率が返ってきます 7割はいといった形で返ります だから仕分けに使えます 9割を超えたら自動で通す それ以下は人が見る こういう線が引けるようになります 2つ目は選ばせる形です こちらで選択肢を並べておいて どれに当てはまるかを聞きます 問い合わせなら請求のことか 使い方のことか不具合のことか 1つの質問に最大で255個まで並べられます 部署が50あっても足ります 返ってくるのは選ばれた1つと 各種類的確率是 振分是在这些细节目 三个是点数的形式 低一、普通、高一等 順序的基準是先作成的 そこに当てはめ做成的 応募書类是求的 求的経験是有的 サポート返信是有的 提供的確率是有的 返回来的 是点数是有的 是有的確率是有的 有的確率是有的 哪点以上人が見るかを決めれば 見る量そのものを減らせます ここがもう一つ大きいところです 答えと一緒に どれくらい自信があるかまで返ります 今までのAIは 間違っていても堂々と言い切る これが一番怖いところでした JEVは自信が低い時に 低いと申告してきます だから使う側は 自信が高いものだけ自動で流して 低いものだけ人が見る この線引きができます 全部人が見る必要はなくなります 続いて2つ目です 為什麼要這麼做到的理由是有三個 速度和料金和間違的工程 現在的AI都一直在做的工程中 文章作為AI是一文字一頓順序的 所以長得到遅到的工程中 所以能量金也會增加 Jev是在做的工程中 所以這兩者公開放了 公式的工程中 公式的工程中 公式的工程中 是在做的工程中 三つ目が仕組みの話です Jevはこちらが決めた選択肢の中からしか答えを返せません だから存在しない部署名も勝手に作った区分も出てきません 公式はハルシネーションは0とはっきり書いています 文章が書けない代わりに嘘がつけない構造になっている 書けないことは弱点ではなく設計でした ここからが3つ目です あなたの仕事のどこに入るのか 公式が挙げている使い所は大量の問い合わせの振り分けと AIが出した答えの点検 それと画面の中での即時判断です これを事務の仕事に置き換えると3つの場面になります 1つ目が応募書類の選別 2つ目が問い合わせの振り分け 三つ目がやり取りの点検です どれも開発の話ではなく事務の現場そのものですね 一つずつ見ていきます 一つ目は応募書類の選別です 50人分の書類が届いたとします 今までは全部人が読んで会うかどうかを決めていました 一人3分としても2時間半が消えます ここに点数を付けさせると求める経験に近い順に並びます ただし落とす判断は任せません 上から人が読む順番を作るだけ 読む順番が変わるだけで 最初の1時間の中身が変わります 2つ目が問い合わせの振り分けです 届いたメールを読んで どの担当に回すかを決める これを毎朝やっている方は かなり多いと思います 選択肢に部署を並べておけば 届いた瞬間に振り分けが終わります 自信が低いものだけ 二分類として人の手元に残る 全部見るのではなく 迷ったものだけ見る形になります ここが一番効くところだと思います 3つ目がやりとりの点検です サポートの返信や 社外に出す文明を確かめる用途です 言葉主義 こういう確認は本来は全県やりたい仕事です。ただ人手が足りずに抜き取りで済ませてきました。全県に通せるようになると抜き取りをやめられます。 ここは正直に線を引きます JVにできないことは多いです 文章を書くことと書き直すことはできません 議事録の要約もできません 正確な計算も向いていませんし 数を数えるのも苦手です 扱えるのは文字の情報だけです つまり今お使いのチャットGPTやジェミニの代わりにはなりません 役割が全く違います 置き換えではなく横に並ぶものだと思ってください 一番大事なところをお話しします 今日から誰でも触れるのかというと まだそこまでではありません 今は早期アクセスで公式サイトで順番待ちに登録して案内が来たら使える形です しかも触り方は基本的に開発者向けです なので今日の結論はこうです 今すぐ触る必要はありません ただこれから先あなたが毎日使っている道具の裏側に入ってきます 使っている自覚がないまま仕事の中身が変わっていきます 明日から一つだけやるならこれをやってみてください 自分の一日の仕事を書き出して読んで決めているだけの作業に印をつけてみる 所以是每一件事都在做的作業 各作業には印を付けません 見て分けて決めているものだけ そこがこれから先に自動で片付く側です 印が多かった方ほど働き方が変わります 先に知っておくと動けます ここで一つお伝えします 実はこの動画 動画編集をされている方と 人に何かを教える立場の方には 必見の内容になっているんですが 何でか分かりますか 今あなたが見ているこの動画は 台本を考えて作っただけです カットもしていませんし Telopeも入れていません 編集は一切やっていません 台本を貼ると 喋る人も声もTelopeも 資料まで通して出てきます 使っているのは One Step Studioです このチャンネルの動画は 今は全部これで作っています 金額もお伝えします 10分の動画なら 3000円台から作れます 詳しい使い方は 別の動画で解説しています 概要欄の一番上に貼ってありますので 合わせてご覧くださいね 見終わった後には 自分に必要なものかどうかを 自分で判断できる状態になります それと概要欄の公式LINEに One Step送っていただくと 無料の登録枠と 動画生成費用の特典を 受け取ることができます ぜひご活用くださいね ここまで見てくださった方は 仕事を少しでも楽にしたい方だと思います このチャンネルでは 仕事で本当に使える機能だけを 選んで解説しています 今日のようにまだ触れないものは まだ触れないとお伝えします 役に立ったと思っていただけたら 大家可以按讚好評価 今天是文章不足的AI的Jev 我解説了 不足的看法 看不足的看法 不足的看法 首先是自身的工作 在自己的工作中 一切看法 在一起看法 拜拜
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 自動字幕優先，Whisper 作為備援
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 雙語翻譯
- 雙語時間軸與學習單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
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：37.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
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：42.3 秒
關係：依序執行
結果：完成
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
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
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：失敗
問題：exit code 46
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
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
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
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
10. 雙語時間軸與學習單元
工具：videonote_learning_timeline_v2.py（建立雙語時間軸與學習單元）
處理：建立雙語時間軸與學習內容
產出：sentence_bilingual_timeline.html（雙語時間軸頁）、learning.json（學習單元）、japanese_learning.json（日文學習單元）
耗時：91.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
11. 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：79.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 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：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
13. 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：0.8 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
Whisper 字幕
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.json 純文字 JSON
- 校正後 transcript.json 純文字 JSON
目前待解決問題與初步改善方向
- Whisper 幻覺段落已切除
已移除 2 段幻覺內容，其餘逐字稿保留使用。；原始 Whisper 證據保留在 transcript.whisper.raw.json。
- 診斷筆記：目前沒有可可靠理解的逐字稿
asr_language_failure；wrong_language_after_segmented_asr；宣告語言與辨識結果不一致；原始證據已保留。；筆記仍已建立並可進入精進模式；未捏造影片摘要或翻譯。
- 逐字稿品質檢核未完全通過
requested_language_repair_inconclusive；保留 228 段 Whisper 逐字稿，已先行發布。
- 逐字稿語言與宣告語言不一致
已保留來源字幕/Whisper 內容並繼續產生筆記；請確認影片語言。；若語音辨識輸出英文，也會被語言檢查標記，不會覆蓋日文底稿。
- 逐字稿全文快速校讀未完成
已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。；RAPID_REVIEW_STATUS=REVIEW_REQUIRED_INVALID_OUTPUT
- 部分時間軸可能不精確
unit 22: 6 chars owns 29.980s (max 8.000s)
- 逐字稿可先使用，但有待校正清單
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=7 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=11 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=13 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
- 逐字稿品質檢核未完全通過
{'stage': 'canonical_transcript_quality', 'action': 'published_with_warning', 'signals': ['long_low_density_block', 'transcript_selection_not_resolved', 'asr_language_mismatch:zh']}
- Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。