fix: whisper 重复伪影整条删除，避免翻译层空响应失败

whisper 在单个窗口内卡住重复时会把一个单元写满整条 cue（实测 30 秒整、重复
74–446 次，如 `チン`×111）。这类正文会让下游 LLM 跟着循环、把输出预算耗在思考上，
最终 `content` 返回空串并报 `translation alignment failed … Expecting value:
line 1 column 1 (char 0)`；它也可能直接渲染成超长字幕行。

- `nodes/subtitle_cleanup.py` 新增 `remove_repetition_entries`：**纯模式判据、无字符
  词表**——展示时长 ≥15s 且同一 1–6 字单元连续重复 ≥6 次且覆盖正文 ≥70% 的 cue 整条
  删除；真实短促呻吟（`ぇ`×15、`ああああああ`）靠时长区分，零误删。
- `nodes/whisper.py` 在转写产出处应用该清洗（VAD 开关都生效，它与套话幻觉无关）。
- 真实数据验证：本地全部真实转写 3605 条 cue 只删 5 条 30 秒伪影；对照实验同批次
  伪影截短后 5/5 成功、原样 1/5。

nodes/whisper.py

@@ -300,24 +300,24 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
                 chunk_seconds / chunk_elapsed if chunk_elapsed > 0 else 0.0,
                 time.monotonic() - transcribe_started,
             )
-        # decode_full（无 VAD）的副作用清理：无语音段的长时寒暄幻觉与纯语气词
-        # 碎片都是噪声，整条删除（序列号重排，不留 '-' 占位污染下游）；判据与
-        # 细节见 nodes/subtitle_cleanup.py。仅 decode_full 时启用。
-        if decode_full:
-            from nodes.subtitle_cleanup import (
-                clean_japanese_hallucinations,
-                remove_short_moan_entries,
-            )
+        # 噪声清理：重复伪影（窗口内卡住重复，VAD 开关都会有）整条删除；
+        # decode_full 另加无语音段的长时寒暄幻觉与纯语气词碎片。都是整条删除、
+        # 序号重排，不留 '-' 占位污染下游；判据见 nodes/subtitle_cleanup.py。
+        from nodes.subtitle_cleanup import (
+            clean_japanese_hallucinations,
+            remove_repetition_entries,
+            remove_short_moan_entries,
+        )
 
-            body = clean_japanese_hallucinations("\n".join(lines))
+        body = remove_repetition_entries("\n".join(lines))
+        if decode_full:
+            body = clean_japanese_hallucinations(body)
             # short_moan_max_chars：有效假名 ≤ 该值的纯呻吟碎片整条删除，
             # 设 0 关闭（真实短对话不会命中，判据见 subtitle_cleanup）。
             body = remove_short_moan_entries(
                 body,
                 max_chars=int(request.params.get("short_moan_max_chars", 3)),
             )
-        else:
-            body = "\n".join(lines)
         output_path = output_dir / "transcript.srt"
         output_path.write_text(body, encoding="utf-8")
         return InvokeResponse(status="completed", outputs={"srt_uri": str(output_path)})