fix: SRT 按 cue 解析并按 ID 回填译文，OCR 空帧分段与失败重试

nodes/subtitle_ocr.py

@@ -56,7 +56,11 @@ def _load_partial(output_dir: Path) -> dict[int, str]:
         except json.JSONDecodeError:
             # 进程被杀时可能残留半行写入：跳过该行，对应帧视为未处理。
             continue
-        result[int(item["frame"])] = str(item["text"])
+        # 新存档区分成功空帧与确定跳过（超长输出）；失败不写成功存档。
+        # 旧版空串可能来自网络故障，恢复时重新识别；旧版非空结果仍可复用。
+        text = str(item["text"])
+        if item.get("status") in ("completed", "skipped") or ("status" not in item and text):
+            result[int(item["frame"])] = text
     return result
 
 
@@ -139,7 +143,7 @@ def _merge_kept(
         if not text:
             continue
         time = float(manifest[index]["time"])
-        if kept and kept[-1][2] == text:
+        if kept and index > 0 and texts[index - 1] == text:
             kept[-1] = (kept[-1][0], time, text)
             continue
         kept.append((time, time, text))
@@ -185,8 +189,8 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
             len(partial_texts), len(manifest), len(pending),
         )
 
-    # 单帧 OCR：并行池的工作函数，返回该帧识别文本（失败/空/超长均返回空串）。
-    # 每帧无论结果如何都把 {frame, text} 追加到断点存档，重启后不再重跑该帧。
+    # 单帧 OCR：成功返回文字或空串；临时失败抛异常，不写成功存档。
+    # 超长输出按既有规则确定跳过，以 skipped 存档区别于成功无文字。
     def ocr_frame(payload) -> str:
         index, item = payload
         # 暂停检查：调度器置 PAUSED 并向 run 根写入 paused.flag 后，工作线程
@@ -197,33 +201,39 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
             pool.cancel()
             raise PauseRequested(f"OCR 被暂停（run {request.run_id}）")
         text = ""
-        response = registry.invoke(
-            "vlm-ocr",
-            InvokeRequest(
-                run_id=request.run_id,
-                node_instance_id="",
-                inputs={"image_uri": str(item["image_uri"])},
-                params=vlm_params,
-                output_dir=str(Path(request.output_dir) / "ocr_frames" / f"{index:04d}"),
-            ),
-        )
-        if response.status != "completed":
-            # 单帧失败不中断整体，跳过该帧继续汇总。
-            logger.warning("帧 %d OCR 失败，跳过: %s", index, response.error)
-        else:
-            logger.info("帧 %d/%d OCR 完成: %r", index + 1, len(manifest), response.outputs.get("text"))
-            text = str(response.outputs.get("text", "")).strip()
-            if len(text) > max_result_chars:
-                # 超长输出视为模型异常（重复循环等），直接报错并跳过该帧。
-                logger.warning(
-                    "帧 %d OCR 输出超长(%d > %d)，跳过: %r",
-                    index, len(text), max_result_chars, text[:60],
-                )
-                text = ""
-        # 断点存档：成功/失败/空串都记录"已处理"，恢复时保持一致行为。
+        try:
+            response = registry.invoke(
+                "vlm-ocr",
+                InvokeRequest(
+                    run_id=request.run_id,
+                    node_instance_id="",
+                    inputs={"image_uri": str(item["image_uri"])},
+                    params=vlm_params,
+                    output_dir=str(Path(request.output_dir) / "ocr_frames" / f"{index:04d}"),
+                ),
+            )
+            if response.status != "completed":
+                raise RuntimeError(f"帧 {index} OCR 失败: {response.error}")
+            if not isinstance(response.outputs.get("text"), str):
+                raise ValueError(f"帧 {index} OCR 缺少有效 text")
+        except Exception:
+            pool.report_failure()
+            raise
+        status = "completed"
+        logger.info("帧 %d/%d OCR 完成: %r", index + 1, len(manifest), response.outputs.get("text"))
+        text = response.outputs["text"].strip()
+        if len(text) > max_result_chars:
+            # 超长输出视为模型异常（重复循环等），直接报错并跳过该帧。
+            logger.warning(
+                "帧 %d OCR 输出超长(%d > %d)，跳过: %r",
+                index, len(text), max_result_chars, text[:60],
+            )
+            text = ""
+            status = "skipped"
+        # 只存成功或确定跳过的结果，网络故障保持未处理，恢复时重新识别。
         with _partial_lock:
             with partial_path.open("a", encoding="utf-8") as fh:
-                fh.write(json.dumps({"frame": index, "text": text}, ensure_ascii=False) + "\n")
+                fh.write(json.dumps({"frame": index, "text": text, "status": status}, ensure_ascii=False) + "\n")
         return text
 
     if pending:
@@ -255,8 +265,17 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         # resume 后从剩余帧续跑；以 failed 返回让调度器保持 PAUSED（不误报失败）。
         if any(isinstance(text, PauseRequested) for text in pending_texts):
             return InvokeResponse(status="failed", error=f"OCR 被暂停（run {request.run_id}）")
-        # 新增结果按帧号归位，与断点存档合并成完整帧序文本列表。
-        new_by_index = {i: t for (i, _item), t in zip(pending, pending_texts)}
+        # 失败帧在收紧后的并发额度下重试一轮，成功帧（含空帧）不重复调用。
+        failed = [payload for payload, text in zip(pending, pending_texts) if isinstance(text, Exception)]
+        new_by_index = {i: t for (i, _item), t in zip(pending, pending_texts) if not isinstance(t, Exception)}
+        if failed:
+            logger.warning("OCR %d 帧失败，重试一次", len(failed))
+            retried = pool.map(failed)
+            for (index, _item), text in zip(failed, retried):
+                if isinstance(text, Exception):
+                    # 不发布残缺字幕；已成功写盘的其他帧下次直接复用。
+                    return InvokeResponse(status="failed", error=f"OCR 帧 {index} 重试失败: {text}")
+                new_by_index[index] = text
     else:
         new_by_index = {}