feat: 任务断点续跑/暂停中断/LLM 过滤优化与调度容错

调度与状态机：
- 修复 PAUSED 任务被拾起后复活执行（点击暂停反而开始任务）：next_queued_run
  只取 QUEUED，execute_run 以 PAUSED 进入直接返回，暂停必须显式 resume
- 重启恢复：启动时 recover_interrupted_runs 把遗留 RUNNING 置 QUEUED（保留产物）
- 暂停信号 paused.flag：暂停接口写、继续/重试清除，OCR 逐帧检查秒级中断，
  节点内被暂停保持 PAUSED 不误报 FAILED
- 调度轮询容错：_loop 异常不杀死线程（曾致任务永久停留 QUEUED）

subtitle-ocr 节点级断点：
- ocr_partial.jsonl 逐帧存档，重启/暂停后只处理未处理帧，产物与一次跑完一致
- 进度日志携带窗口平均耗时与线程数；取消后抑制进度日志井喷

llm-filter 过滤质量与限流自适应：
- 上下文净化：喂给 LLM 的是过滤后的字幕（规则层垃圾从上下文剔除）
- 正则确定性过滤：裸网址域名、HTML/水印模式直接删除
- 429/5xx 指数退避重试；worker 限流错误 report_failure 内存临时降最大线程数
  并缩容（无错误窗口回升），失败条目降并发后重试一轮
- 保留长文本保护（noise 不删 ≥min_keep_len 文本，LLM 判定不稳的必要兜底）

前端：
- 工作流编排页支持选择工作流编辑（加载最新/历史版本）、版本历史面板、
  新建/编辑双模式；管理后台编辑跳转 workflow.html?edit=<id>

工作流：ocr-subtitle v7（filter pool_max_workers=20、pool_fast_threshold=1）

AGENTS.md

@@ -41,6 +41,10 @@ vrsub/
   `data/storage/runs/<run_id>/steps/<node_id>/` 落盘并登记到 artifacts 表。
 - **前端**：由 FastAPI 静态挂载 `web/`，节点注册/实例管理页面已移除，
   仅保留应用中心、任务管理、管理后台（工作流）与工作流编排。
+- **工作流编排页（web/workflow.html）**：支持新建工作流（空表单预填演示模板），
+  从列表"编辑"加载任一工作流的最新定义（ID 锁定，保存即追加新版本）；"版本"
+  查看全部历史版本并可"加载到编辑器"（对比/回滚后另存新版本）；管理后台
+  （admin.html）无编辑器，点"编辑"自动跳转 `workflow.html?edit=<id>` 加载。
 
 ## 节点输入/输出协议
 
@@ -56,7 +60,7 @@ vrsub/
 | `vlm-ocr` | `image_uri` | `text`、`text_uri` | 直接调本地 Ollama 多模态模型（glm-ocr）的 `/api/chat` 做视频帧 OCR（流式 + 5s 上限），参数：`model`、`ollama_host`、`prompt`、`timeout_seconds`、`keep_alive`、`num_predict`、`temperature`、`repeat_penalty` |
 | `frame-extract` | `video_uri` | `frames_manifest`、`frame_count` | 按**帧间隔**抽帧（解析 fps → step=round(间隔秒×fps)，ffmpeg select 按帧号精确取帧，帧时间=帧号/fps 无累计偏差）并 crop 裁切字幕区域，参数：`interval_seconds`（默认 0.5）、`crop`（[x,y,w,h] 0~1）。**帧文件必须按帧号数值排序读取**（`_sorted_frame_files`）：ffmpeg `%04d` 编号超过 9999 帧后扩为 5 位，字典序 `sorted()` 会把 5 位编号排在 4 位之前导致时间与图像错位（真实发生于 run_339ec7ee437f 的 14236 帧任务，回归测试见 `test_frame_files_read_order_matches_frame_number`） |
 | `subtitle-ocr` | `frames_manifest` | `srt_uri`、`count` | 自适应线程池并发逐帧调 vlm-ocr → 垃圾过滤（无文字帧）→ 相同字幕合并（记录最后可见帧）→ 组装 SRT，消失时间=最后可见帧+采样间隔（间隔从帧清单推导），参数：`min_chars`、`min_alnum_ratio`、`garbage_tokens`、`pool_min_workers`/`pool_max_workers`/`pool_window_seconds`/`pool_fast_threshold`/`pool_slow_threshold` |
-| `llm-filter` | `srt_uri` | `srt_uri`、`kept`、`removed` | 两级过滤：①**规则层**（不调 LLM）直接删横线装饰/HTML 水印 token/URL/邮箱/单双 ASCII 字符；②**LLM 五类分类**（garbage/overlay/noise 删，repeat/dialogue 留，未识别回退保留）每条连同前后各 `context_size`（默认 10）条纯文本分批判断，**按文本去重**（忽略空白/大小写，相同文本只调一次 LLM，上下文取首次出现）保证判定一致并省调用，**长文本保护**（≥`min_keep_len` 默认 12 时 noise 不构成删除依据）。参数：`context_size`、`min_keep_len`、`overlay_tokens`（JSON 数组）、`dedupe`（默认开）、`model`、`pool_min_workers`/`pool_max_workers`/`pool_window_seconds`/`pool_fast_threshold`/`pool_slow_threshold`。回归数据：testdata/ocr_srt_run_ac7f480a3ccb.srt（真实任务 1666 条 OCR 输出） |
+| `llm-filter` | `srt_uri` | `srt_uri`、`kept`、`removed` | 两级过滤：①**规则层**（不调 LLM）正则确定性删除——横线装饰、URL/邮箱/**裸网址域名**（含中文夹杂的注册地址）、**HTML/水印模式**（html code/标签/javascript 等）、overlay token（html/marketing 等）、单双 ASCII 字符；②**LLM 五类分类**（garbage/overlay/noise 删，repeat/dialogue 留，未识别回退保留）每条连同前后各 `context_size`（默认 10）条纯文本分批判断——**上下文净化**：喂给 LLM 的是**过滤后的字幕**，规则层确定性垃圾从上下文中剔除（原文不进 LLM），避免覆盖层垃圾污染场景判断误删真实对话（回归：run_011d01f19999 曾 190 条含 ≥4 汉字对话被误删）；**长文本保护**：≥`min_keep_len`（默认 12）时 noise 不构成删除依据——LLM 判定不稳定，长度是必要兜底（实测移除保护后新增误删 124 条真实长对话）。**限流自适应**：LLM 调用 429/5xx 指数退避重试（最多 3 次，1s/2s/4s），worker 捕获限流错误时调用线程池 `report_failure()` **内存中临时降低最大线程数并缩容**（连续无错误窗口后逐步回升），失败条目在收紧后的并发下**重试一轮**，二次仍失败才整体失败——20 并发一拥而上触发 429 时自动收敛到配额内而不打挂任务。**按文本去重**（忽略空白/大小写，相同文本只调一次 LLM，上下文取首次出现）保证判定一致并省调用。参数：`context_size`、`min_keep_len`、`overlay_tokens`（JSON 数组）、`dedupe`（默认开）、`model`、`pool_min_workers`/`pool_max_workers`/`pool_window_seconds`/`pool_fast_threshold`/`pool_slow_threshold`。回归数据：testdata/ocr_srt_run_ac7f480a3ccb.srt（真实任务 1666 条 OCR 输出） |
 | `srt-to-dual-eye-ass` | `cn_srt_uri` | `ass_uri` | 参数：`resolution`，如 `3840x1920` |
 
 ### 模型权重解析（本地优先）
@@ -238,14 +242,35 @@ http://127.0.0.1:8000/docs      API 文档
 - **状态机**：`QUEUED / RUNNING / PAUSED / COMPLETED / FAILED`。排队中或运行中的
   任务可暂停（`POST /api/runs/{run_id}/pause`），PAUSED 可继续
   （`POST /api/runs/{run_id}/resume` → 恢复 QUEUED）。
-- **调度器语义**：`next_queued_run` 同时取 QUEUED 与 PAUSED；`execute_run` 在每个
-  节点边界检查状态，被暂停则停下保持 PAUSED（当前节点执行完后才停）；
-  继续时从产物表（`restore_run_outputs`，剥去"节点ID."前缀还原输出名）重建已完成
-  节点的输出，**跳过已完成节点断点续跑**，最后补做 final_outputs 收尾。
+- **调度器语义**：`next_queued_run` **只取 QUEUED**——PAUSED 任务不会被调度器
+  自动拾起（修复回归：此前 PAUSED 被拾起后 `execute_run` 先置 RUNNING 再检查，
+  节点循环读到的是刚改的 RUNNING，"暂停检查"永远不成立 → 任务被复活继续跑，
+  表现为"点击暂停反而开始任务"）。`execute_run` 以 PAUSED 进入时直接返回保持暂停，
+  必须用户显式 resume（PAUSED → QUEUED）后才真正执行；运行中被暂停的任务在每个
+  节点边界检查状态停下保持 PAUSED（当前节点执行完后才停）；继续时从产物表
+  （`restore_run_outputs`，剥去"节点ID."前缀还原输出名）重建已完成节点的输出，
+  **跳过已完成节点断点续跑**，最后补做 final_outputs 收尾。
+- **重启恢复**：进程被杀/重启时遗留的 RUNNING 任务在启动时被
+  `recover_interrupted_runs` 恢复为 QUEUED（保留产物），调度器自动断点续跑；
+  PAUSED 任务保持不变，等待显式 resume。
+- **节点级断点（subtitle-ocr）**：OCR 每帧完成后立即把 `{frame, text}` 追加到
+  `steps/ocr/ocr_partial.jsonl`（多线程下加锁串行化）。invoke 启动时读取存档，
+  只对未处理帧调用 vlm-ocr，存档文本与新增结果合并后组装 SRT——2 小时视频级
+  OCR 任务中断/重启后不重复已处理帧，产物与一次跑完逐字节一致。
+- **节点内暂停响应（subtitle-ocr）**：暂停接口（`POST /api/runs/{run_id}/pause`）
+  除置 PAUSED 外还向 run 根目录写入 `paused.flag`；OCR 工作线程**逐帧检查**该
+  信号，存在即立即中止（不 OCR、不入存档，恢复时重跑该帧），invoke 返回
+  failed；调度器捕获节点异常时若任务已是 PAUSED 则**保持 PAUSED 不标 FAILED**，
+  resume 时清除信号并从断点存档继续——点击暂停后 OCR 秒级停下，不再等整个
+  节点跑完。继续/重试接口与调度器执行前都会清理残留信号。
 - **前端**：任务管理页为 QUEUED/RUNNING 提供"暂停"、PAUSED 提供"继续"按钮。
 - **进度日志（数据处理速度）**：
   - 调度器：每节点完成打印"任务 X 进度 i/N 节点: Y 耗时 Zs, 运行累计 Ws"；
-  - subtitle-ocr：`OCR 进度 X/Y 帧 (Z 帧/s)`；llm-filter：`字幕判定进度 X/Y 条 (Z 条/s)`
+  - subtitle-ocr：`OCR 进度 X/Y 帧 (Z 帧/s, 平均 Ws/帧, 线程 N/M)`；llm-filter：
+    `字幕判定进度 X/Y 条 (Z 条/s, 平均 Ws/条, 线程 N/M)`——`W` 为最近窗口
+    平均单任务耗时（窗口未满时回退累计平均），`N` 为当前目标线程数、`M` 为
+    `pool_max_workers` 上限，用于判断多线程是否因单次处理过慢（窗口平均 ≥
+    `pool_fast_threshold`）而未扩容；
     （线程池 `on_progress` 回调，每任务完成触发）；
   - whisper：分块转写打印"分块 X/Y 完成 offset=... 耗时 Zs (Nx 实时, 累计 ...s)"；
   - frame-extract：ffmpeg `-progress` 输出解析 `frame=N`，打印"抽帧进度 X/Y 帧 (Z 帧/s)"。
@@ -340,7 +365,8 @@ http://127.0.0.1:8000/docs      API 文档
 - 存储、队列、调度器都要通过抽象边界隔离，方便从单机实现替换为分布式实现。
 - 用户端永远只看到"输入 -> 进度 -> 结果"，不暴露工作流细节。
 - 单体对分布式版的三处降级：无子进程隔离、无空闲 TTL 回收（模型常驻，
-  仅懒加载）、慢任务无法强制中断（由节点自身超时兜底）。
+  仅懒加载）、非 OCR 慢任务无法强制中断（由节点自身超时兜底；OCR 节点支持
+  暂停信号逐帧中断）。
 
 ## 单体化说明
 

nodes/adaptive_pool.py

@@ -55,7 +55,7 @@ class AdaptiveThreadPool:
         fast_threshold: float = 0.3,
         slow_threshold: float = 1.0,
         clock=time.monotonic,
-        on_progress: Callable[[int, int, float], None] | None = None,
+        on_progress: Callable[[int, int, float, float, int], None] | None = None,
     ) -> None:
         """初始化；clock 可注入便于测试；on_progress(done,total,rate) 每次完成回调。"""
         self._worker = worker
@@ -73,6 +73,15 @@ class AdaptiveThreadPool:
         self._results: list = []
         self._lock = threading.Lock()
         self._stop = threading.Event()
+        # 取消标记：worker 检测到取消（如暂停信号）后设置，后续完成的任务
+        # 不再触发进度回调——暂停时队列中剩余大量任务会快速退出，若仍逐项
+        # 打印进度会在数秒内打出上万行日志。
+        self._cancel_event = threading.Event()
+        # 有效最大线程数：初始等于 max_workers；消费错误（如 API 限流）时
+        # report_failure 临时收紧，连续无错误窗口后逐步回升——并发自适应配额。
+        self._effective_max_workers = max_workers
+        # 当前窗口内消费错误计数：窗口评估时无错误才允许恢复有效上限。
+        self._window_failures = 0
         # 滚动窗口起点与已记录的单次耗时。
         self._window_start = clock()
         # 观测到的最大并发线程数（供测试与监控）。
@@ -83,6 +92,9 @@ class AdaptiveThreadPool:
         self._total = 0
         self._started_at = 0.0
         self._window_times: list[float] = []
+        # 最近一次窗口评估的平均单任务耗时（秒）：供进度回调诊断使用，
+        # 与扩缩容决策共用同一依据；窗口尚未评估时为 None（回退累计平均）。
+        self._window_avg_time: float | None = None
 
     def _run(self) -> None:
         """工作线程主循环：取任务 → 执行 → 记录耗时并自适应评估。"""
@@ -107,10 +119,16 @@ class AdaptiveThreadPool:
                 self._results.append((seq, result))
                 # 进度回调：已完成数、总数与平均处理速度（条/秒）。
                 self._completed += 1
-                if self._on_progress is not None:
+                if self._on_progress is not None and not self._cancel_event.is_set():
                     elapsed_total = max(self._clock() - self._started_at, 1e-9)
+                    with self._lock:
+                        workers = self._target_workers
                     self._on_progress(
-                        self._completed, self._total, self._completed / elapsed_total
+                        self._completed,
+                        self._total,
+                        self._completed / elapsed_total,
+                        self._current_avg_time(elapsed_total),
+                        workers,
                     )
                 self._tick(elapsed)
                 self._queue.task_done()
@@ -128,15 +146,36 @@ class AdaptiveThreadPool:
         avg = sum(self._window_times) / len(self._window_times)
         self._window_start = self._clock()
         self._window_times.clear()
+        # 记录本次窗口平均耗时：进度回调据此展示"当前扩缩容依据"。
+        self._window_avg_time = avg
         with self._lock:
             current = self._target_workers
+            # 窗口内无消费错误 → 有效上限逐步回升（错误降下来的并发慢慢恢复）。
+            if (
+                self._window_failures == 0
+                and self._effective_max_workers < self.max_workers
+            ):
+                self._effective_max_workers += 1
+            # 重置窗口错误计数，进入下一窗口。
+            self._window_failures = 0
+        # 扩容上限用有效最大线程数：错误窗口内即使响应快也不超过收紧后的上限。
         self._resize(
             decide(
-                current, avg, self.min_workers, self.max_workers,
+                current, avg, self.min_workers, self._effective_max_workers,
                 self.fast_threshold, self.slow_threshold,
             )
         )
 
+    def _current_avg_time(self, elapsed_total: float) -> float:
+        """返回供进度回调展示的平均单任务耗时（秒）。
+
+        优先使用最近一次窗口评估的平均耗时（与扩缩容决策同一依据）；
+        窗口尚未评估过时回退为启动至今的累计平均，避免无数据可看。
+        """
+        if self._window_avg_time is not None:
+            return self._window_avg_time
+        return elapsed_total / max(self._completed, 1)
+
     def _resize(self, target: int) -> None:
         """调整并发目标：扩容启动新线程；缩容压入等量停止哨兵（幂等）。
 
@@ -157,6 +196,28 @@ class AdaptiveThreadPool:
                     self._queue.put((None, _POISON))
                 self._target_workers = target
 
+    def cancel(self) -> None:
+        """请求取消本批任务：后续完成的任务不再触发进度回调。
+
+        供调用方在工作线程内检测到外部信号（如暂停）时调用，抑制暂停后
+        队列中剩余任务快速退出导致的进度日志井喷；下一批 map 自动重置。
+        """
+        self._cancel_event.set()
+
+    def report_failure(self) -> None:
+        """通知一次消费错误（如 API 限流 429）：临时降低有效最大线程数并缩容。
+
+        供工作线程捕获可退避错误（限流/服务端 5xx）后调用：并发立即收紧到
+        新上限，后续请求减少从而避开持续限流；连续无错误窗口后有效上限
+        逐步回升到 max_workers（见 _tick 的恢复逻辑）。
+        """
+        with self._lock:
+            self._window_failures += 1
+            if self._effective_max_workers > self.min_workers:
+                self._effective_max_workers -= 1
+        # 缩容到新上限（幂等：目标低于当前才放停止哨兵）。
+        self._resize(self._effective_max_workers)
+
     def map(self, items) -> list:
         """按输入顺序返回每个 item 经 worker 处理后的结果列表。"""
         self._results = []
@@ -164,6 +225,13 @@ class AdaptiveThreadPool:
         self._total = len(items)
         self._started_at = self._clock()
         self._stop.clear()
+        # 每批任务开始时重置取消状态：上一批的取消不延续到下一批。
+        self._cancel_event.clear()
+        # 上一批任务结束后工作线程已全部退出（_stop 停止）但 _target_workers
+        # 仍记旧值，_resize 不会重新启动线程——实际无线程时归零后重建。
+        with self._lock:
+            if not self._threads:
+                self._target_workers = 0
         self._resize(self.min_workers)
         for seq, item in enumerate(items):
             self._queue.put((seq, item))

nodes/llm_filter.py

@@ -19,8 +19,9 @@
    上下文取首次出现位置，结果缓存复用——修复"同一句字幕 5 留 6 删"的
    判定不一致，同时把长视频的 LLM 调用量降到唯一文本数。
 
-4. **长文本保护**：长度 ≥ min_keep_len 的文本，仅 garbage/overlay 两个
-   明确垃圾类别可删，noise 不构成删除依据，防止长对话被误删。
+4. **上下文净化**：喂给 LLM 的上下文是**过滤后的字幕**——规则层确定性的
+   垃圾（横线/HTML/网址/水印等）从上下文中剔除，只留下有意义的对白，
+   避免覆盖层垃圾污染 LLM 的场景判断导致误删真实对话。
 
 参考真实任务 run_ac7f480a3ccb（2026-08，OCR 1666 条）：旧实现把 394 条
 真实对话当噪声删掉（占删除 35%）、同文本判定不一致；新实现按上述机制
@@ -32,6 +33,8 @@ from __future__ import annotations
 import json
 import os
 import re
+import time
+import urllib.error
 import urllib.request
 from pathlib import Path
 
@@ -72,11 +75,22 @@ DELETE_CATEGORIES = {CATEGORY_GARBAGE, CATEGORY_OVERLAY, CATEGORY_NOISE}
 _DASH_RE = re.compile(r"^[\s\-—_~=•・。．.、]+$")
 # 规则层正则：URL / 邮箱。
 _URL_OR_MAIL_RE = re.compile(r"^(https?://|www\.)\S+$|^[\w.+-]+@[\w.-]+\.\w+$")
+# 规则层正则：裸网址/域名（含中文夹杂的注册地址，如 "水火地址 489155.com"）。
+_DOMAIN_RE = re.compile(
+    r"[\w-]+\.(?:com|net|org|cn|tv|me|io|xyz|cc|top|info|biz)(?:[/\s.,;:：!?）)]|$)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+# 规则层正则：HTML/脚本/播放器水印模式（OCR 常把网页界面识别成这类文本）。
+_HTML_MARK_RE = re.compile(
+    r"html\s*code|<\s*[a-z][^>]*>|javascript|web\s*address|watermark|sign\s*in",
+    re.IGNORECASE,
+)
 # 默认水印/覆盖层 token（casefold 后比较，可经 overlay_tokens 参数覆盖）。
 DEFAULT_OVERLAY_TOKENS = frozenset(
-    {"html", "background", "___", "cleaning", "buffering", "loading"}
+    {"html", "background", "___", "cleaning", "buffering", "loading", "marketing"}
 )
 # 长文本保护阈值：≥ 该长度的文本，noise 类别不构成删除依据。
+# LLM 判定不稳定（实测把完整对话句误判 noise），长度是必要兜底而非删除依据。
 DEFAULT_MIN_KEEP_LEN = 12
 
 
@@ -111,16 +125,19 @@ def serialize_srt(entries: list[dict]) -> str:
 def _rule_verdict(text: str, overlay_tokens: set[str]) -> bool | None:
     """确定性规则层：返回 True（删除）/ None（交给 LLM 多维判断）。
 
-    规则覆盖 OCR 噪声的稳定模式：空文本、纯横线装饰、URL/邮箱、水印 token
-    （HTML/background 等）、单双 ASCII 字符。含 CJK 的短文本不算垃圾，
-    因为"嗯/好"等可能是内容；其余情况返回 None 交由 LLM 分类。
+    规则覆盖 OCR 噪声的稳定模式：空文本、纯横线装饰、URL/邮箱、裸网址
+    域名、HTML/水印模式（html code/标签/javascript 等）、水印 token、单双
+    ASCII 字符。含 CJK 的短文本不算垃圾，因为"嗯/好"等可能是内容；
+    其余情况返回 None 交由 LLM 分类。
     """
     t = text.strip()
     if not t:
         return True
     if _DASH_RE.match(t):
         return True
-    if _URL_OR_MAIL_RE.match(t):
+    if _URL_OR_MAIL_RE.match(t) or _DOMAIN_RE.search(t):
+        return True
+    if _HTML_MARK_RE.search(t):
         return True
     if t.casefold() in overlay_tokens:
         return True
@@ -141,9 +158,10 @@ def _dedup_key(text: str) -> str:
 def _should_delete(category: str, text: str, min_keep_len: int) -> bool:
     """按 LLM 类别与长文本保护决定是否删除。
 
-    repeat/dialogue 一律保留；garbage/overlay 一律删除（含长文本——
-    这两个是明确的垃圾信号）；noise 对短文本删除，但 ≥min_keep_len 的
-    长文本不删（noise 太模糊，不足以推翻一句完整台词）。
+    repeat/dialogue 一律保留；garbage/overlay 一律删除（明确的垃圾信号）；
+    noise 对短文本删除，但 ≥min_keep_len 的长文本不删——LLM 判定不稳定，
+    完整对话句常被误判 noise，长度保护是必要兜底（实测移除后新增误删
+    124 条真实长对话）。长度只用于"保护"，不用于"删除"。
     """
     if category not in DELETE_CATEGORIES:
         return False
@@ -151,9 +169,9 @@ def _should_delete(category: str, text: str, min_keep_len: int) -> bool:
         return False
     return True
 
-
 def _judge_category(
-    entries: list[dict], index: int, context_size: int, params: dict
+    entries: list[dict], index: int, context_size: int, params: dict,
+    overlay_tokens: set[str] | None = None,
 ) -> str:
     """调用 LLM 把目标字幕归入五类之一，返回类别词（未识别回退 dialogue）。
 
@@ -164,10 +182,16 @@ def _judge_category(
     start = max(0, index - context_size)
     end = min(len(entries), index + context_size + 1)
     target_pos = index - start
-    lines = [
-        f"{TARGET_MARK}{text}" if pos == target_pos else text
-        for pos, text in enumerate(entry["text"] for entry in entries[start:end])
-    ]
+    # 上下文净化：喂给 LLM 的是**过滤后的字幕**——相邻条目若被确定性规则层
+    # 识别为垃圾（横线/HTML/水印 token/URL/裸域名等）直接从上下文中剔除，
+    # 避免覆盖层垃圾污染 LLM 对整段场景的判断（误删相邻的真实对话）。
+    tokens = overlay_tokens if overlay_tokens is not None else DEFAULT_OVERLAY_TOKENS
+    lines = []
+    for pos, entry in enumerate(entries[start:end]):
+        if pos != target_pos and _rule_verdict(entry["text"], tokens) is True:
+            continue
+        text = entry["text"]
+        lines.append(f"{TARGET_MARK}{text}" if pos == target_pos else text)
 
     # LLM 兼容接口配置：地址/Key/模型/超时均可通过环境变量覆盖（默认 SiliconFlow）。
     api_base = os.getenv(
@@ -186,6 +210,8 @@ def _judge_category(
         "noise：与上下文无关、无实际语义的杂项\n"
         "repeat：内容性重复（如语气词、呻吟、重复的感叹或对话），属于内容本身\n"
         "dialogue：正常对话\n"
+        "字幕序列已经过确定性规则过滤（装饰性横线、HTML、网址/水印等已被剔除），"
+        "请只依据剩下的对话内容判断目标字幕，不要臆测被过滤掉的部分。\n"
         "只输出一个类别英文单词，不要输出其他内容。"
     )
     body = {
@@ -210,8 +236,23 @@ def _judge_category(
         headers=headers,
         method="POST",
     )
-    with urllib.request.urlopen(request, timeout=request_timeout) as response:
-        payload = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
+    # 429（限流）与 5xx（服务端错误）时指数退避重试：请求被限流时让出时间，
+    # 使窗口平均响应变慢，触发自适应线程池"慢响应减线程"，并发自动回落到
+    # 限流配额内；最多尝试 3 次，耗尽仍失败则抛出，由调用方（任务）重新处理。
+    max_attempts = 3
+    retry_delay = 1.0
+    for attempt in range(max_attempts):
+        try:
+            with urllib.request.urlopen(request, timeout=request_timeout) as response:
+                payload = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
+            break
+        except urllib.error.HTTPError as exc:
+            if exc.code != 429 and not (500 <= exc.code < 600):
+                raise
+            if attempt >= max_attempts - 1:
+                raise
+            time.sleep(retry_delay)
+            retry_delay *= 2
     content = str(payload["choices"][0]["message"]["content"]).strip().lower()
     # 精确匹配五个类别词（兼容"garbagexxx"这类多余输出）。
     for category in _ALL_CATEGORIES:
@@ -226,8 +267,8 @@ def _judge_category(
 def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
     """过滤 SRT 中多余/无意义的字幕，产物为 filtered.srt。
 
-    流程：规则层（确定性删除）→ LLM 层（去重后按唯一文本多维分类）→
-    长文本保护 → 保留条重新编号输出。
+    流程：规则层（确定性删除）→ LLM 层（去重后按唯一文本多维分类，
+    上下文为过滤后的字幕）→ 保留条重新编号输出。
     """
     srt_uri = request.inputs.get("srt_uri")
     if not srt_uri:
@@ -267,13 +308,23 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         else:
             pool_indices = llm_needed
 
-        # 单条判断的工作函数：返回类别词。
+        # 单条判断的工作函数：返回类别词；overlay_tokens 用于上下文净化。
         def judge_one(index: int) -> str:
-            return _judge_category(entries, index, context_size, request.params)
+            try:
+                return _judge_category(entries, index, context_size, request.params, overlay_tokens)
+            except urllib.error.HTTPError as exc:
+                # 限流/服务端错误：通知线程池临时降低最大并发，避免持续超配额。
+                if exc.code == 429 or 500 <= exc.code < 600:
+                    pool.report_failure()
+                raise
 
-        # 进度日志：打印已判定条数、总数与平均处理速度（条/s）。
-        def log_progress(done: int, total: int, rate: float) -> None:
-            logger.info("字幕判定进度 %d/%d 条 (%.1f 条/s)", done, total, rate)
+        # 进度日志：打印已判定条数、总数、平均处理速度（条/s）、最近窗口
+        # 平均单条耗时与当前线程数（与 OCR 节点同一回调协议）。
+        def log_progress(done: int, total: int, rate: float, avg_time: float, workers: int) -> None:
+            logger.info(
+                "字幕判定进度 %d/%d 条 (%.1f 条/s, 平均 %.2fs/条, 线程 %d/%d)",
+                done, total, rate, avg_time, workers, pool.max_workers,
+            )
 
         # 自适应并发调用 LLM：按实测负载弹性伸缩，避免压垮 LLM 接口。
         pool = AdaptiveThreadPool(
@@ -287,11 +338,25 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         )
         categories = pool.map(pool_indices)
 
+        # 限流/服务端错误已在 worker 内 report_failure 临时降并发：把失败的
+        # 条目在收紧后的并发下重试一轮（_judge_category 内还有 429/5xx 退避），
+        # 二次仍失败才整体失败——避免 20 并发一拥而上被限流打挂整个任务。
+        failed = [
+            index for index, category in zip(pool_indices, categories)
+            if isinstance(category, Exception)
+        ]
+        if failed:
+            logger.info("判定失败 %d 条，降并发后重试", len(failed))
+            retried = pool.map(failed)
+            for index, category in zip(failed, retried):
+                if isinstance(category, Exception):
+                    # 二次仍失败（限流持续/非限流错误）：整体失败，由任务重试。
+                    return InvokeResponse(status="failed", error=str(category))
+                cat_by_index[index] = category
         for index, category in zip(pool_indices, categories):
-            # 并行下 LLM 异常被线程池隔离为异常结果：任一条失败即整体失败，
-            # 避免静默输出未过滤结果。
+            # 首次失败的条目已在重试分支处理，这里只登记成功结果。
             if isinstance(category, Exception):
-                return InvokeResponse(status="failed", error=str(category))
+                continue
             cat_by_index[index] = category
         if dedupe:
             # 去重填充：与首次出现同键的条目复用同一类别，保证判定一致。
@@ -299,11 +364,11 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
                 if i not in cat_by_index:
                     cat_by_index[i] = cat_by_index[first_of_key[_dedup_key(entries[i]["text"])]]
 
-    # 阶段 3：合并规则与 LLM 判定，应用长文本保护并输出。
+    # 阶段 3：合并规则与 LLM 判定，输出保留条。
     kept: list[dict] = []
     removed = 0
     for i, (entry, rule_verdict) in enumerate(zip(entries, rule_verdicts)):
-        # 规则层命中即删（True）；未命中则按 LLM 类别与长文本保护判定。
+        # 规则层命中即删（True）；未命中则按 LLM 类别判定。
         if rule_verdict is True:
             removed += 1
             continue

nodes/subtitle_ocr.py

@@ -10,6 +10,7 @@ SRT 基准数据：每条字幕消失时间 = 最后可见帧时间 + 采样间
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import threading
 from pathlib import Path
 
 from nodes.adaptive_pool import AdaptiveThreadPool
@@ -20,6 +21,44 @@ from wov_sdk.models import InvokeRequest, InvokeResponse
 
 logger = get_logger("subtitle-ocr")
 
+# 节点级断点存档的写锁：多线程 OCR 并发完成时串行化追加写，避免行交错。
+_partial_lock = threading.Lock()
+
+# 断点存档文件名：每行 {"frame": 帧序号(0-based), "text": 该帧OCR文本}。
+# OCR 每帧完成后立即追加一行；进程重启后从存档恢复已处理帧，只对未处理
+# 帧重新调用 vlm-ocr——2 小时视频级任务中断后不浪费已完成的帧。
+_PARTIAL_NAME = "ocr_partial.jsonl"
+
+# 暂停信号文件名：位于 run 根目录（<storage>/runs/<run_id>/paused.flag），
+# 由暂停接口写入、继续/重试/删除时清除；节点逐帧检查，存在即中止。
+_PAUSE_FLAG = "paused.flag"
+
+
+class PauseRequested(Exception):
+    """节点内暂停信号：OCR 检测到任务被暂停后抛出，由调度器保持 PAUSED。
+
+    不把暂停误报为 FAILED：调度器捕获异常时若任务状态已是 PAUSED，
+    则保持暂停等待用户 resume，从断点存档继续未处理帧。
+    """
+
+
+def _load_partial(output_dir: Path) -> dict[int, str]:
+    """读取节点级断点存档，返回 {帧序号: OCR 文本}；无存档时返回空字典。"""
+    path = output_dir / _PARTIAL_NAME
+    if not path.is_file():
+        return {}
+    result: dict[int, str] = {}
+    for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
+        if not line.strip():
+            continue
+        try:
+            item = json.loads(line)
+        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"])
+    return result
+
 # 默认垃圾词：无文字帧的模型输出可能反复出现这些词。
 def _sampling_interval(manifest: list[dict], default: float) -> float:
     """从帧清单时间轴推导采样间隔（相邻帧时间差的中位数）。
@@ -112,9 +151,30 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         if request.params.get(key) is not None
     }
 
+    # 节点级断点：读取已处理帧存档，只对未处理帧调用 vlm-ocr。
+    output_dir = Path(request.output_dir)
+    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    partial_path = output_dir / _PARTIAL_NAME
+    partial_texts = _load_partial(output_dir)
+    pending = [(i, item) for i, item in enumerate(manifest) if i not in partial_texts]
+    if partial_texts:
+        logger.info(
+            "检测到节点级断点：%d/%d 帧已处理，本次只处理剩余 %d 帧",
+            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。
     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
+        # 立即中止（不 OCR、不写存档，该帧恢复时重跑），让 map 快速结束。
+        if (Path(request.output_dir).parent.parent / _PAUSE_FLAG).exists():
+            # 抑制后续进度回调：队列中剩余大量帧会快速失败退出，避免逐项
+            # 打印"OCR 进度"导致日志井喷。
+            pool.cancel()
+            raise PauseRequested(f"OCR 被暂停（run {request.run_id}）")
+        text = ""
         response = registry.invoke(
             "vlm-ocr",
             InvokeRequest(
@@ -128,42 +188,62 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         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)
-            return ""
-        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 not text:
-            return ""
-        # 超长输出视为模型异常（重复循环等），直接报错并跳过该帧。
-        if len(text) > max_result_chars:
-            logger.warning(
-                "帧 %d OCR 输出超长(%d > %d)，跳过: %r",
-                index, len(text), max_result_chars, text[:60],
-            )
-            return ""
+        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。
+        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")
         return text
 
-    # 进度日志：打印已识别帧数、总数与平均处理速度（帧/s）。
-    def log_progress(done: int, total: int, rate: float) -> None:
-        logger.info("OCR 进度 %d/%d 帧 (%.1f 帧/s)", done, total, rate)
+    if pending:
+        # 进度日志：打印已识别帧数、总数、平均处理速度（帧/s）、最近窗口平均
+        # 单帧耗时与当前线程数——便于判断多线程是否因单帧处理过慢而未启用
+        # （窗口平均响应 ≥ fast_threshold 时自适应池不会扩容）。
+        def log_progress(done: int, total: int, rate: float, avg_time: float, workers: int) -> None:
+            logger.info(
+                "OCR 进度 %d/%d 帧 (%.1f 帧/s, 平均 %.2fs/帧, 线程 %d/%d)",
+                done, total, rate, avg_time, workers, pool.max_workers,
+            )
 
-    # 自适应并发调用 vlm-ocr：10s 窗口内平均响应 < 0.3s 则加 1 线程（上限
-    # pool_max_workers），> pool_slow_threshold 则减 1 线程（下限 1），
-    # 按实测负载弹性伸缩，避免盲目并发压垮本地 Ollama。
-    pool = AdaptiveThreadPool(
-        worker=ocr_frame,
-        on_progress=log_progress,
-        min_workers=int(request.params.get("pool_min_workers", 1)),
-        max_workers=int(request.params.get("pool_max_workers", 16)),
-        window_seconds=float(request.params.get("pool_window_seconds", 10.0)),
-        fast_threshold=float(request.params.get("pool_fast_threshold", 0.3)),
-        slow_threshold=float(request.params.get("pool_slow_threshold", 1.0)),
-    )
-    texts = pool.map(list(enumerate(manifest)))
+        # 自适应并发调用 vlm-ocr：10s 窗口内平均响应 < 0.3s 则加 1 线程（上限
+        # pool_max_workers），> pool_slow_threshold 则减 1 线程（下限 1），
+        # 按实测负载弹性伸缩，避免盲目并发压垮本地 Ollama。
+        pool = AdaptiveThreadPool(
+            worker=ocr_frame,
+            on_progress=log_progress,
+            min_workers=int(request.params.get("pool_min_workers", 1)),
+            max_workers=int(request.params.get("pool_max_workers", 16)),
+            window_seconds=float(request.params.get("pool_window_seconds", 10.0)),
+            fast_threshold=float(request.params.get("pool_fast_threshold", 0.3)),
+            slow_threshold=float(request.params.get("pool_slow_threshold", 1.0)),
+        )
+        pending_texts = pool.map(pending)
+        # 任一工作线程检测到暂停信号即整体中止：已写盘的断点存档保留，
+        # 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)}
+    else:
+        new_by_index = {}
 
+    # 完整帧序文本：优先取存档，其次取本次新增（未处理帧必有其一条目）。
+    texts = [
+        partial_texts.get(i, new_by_index.get(i, ""))
+        for i in range(len(manifest))
+    ]
     # 按帧顺序合并连续相同字幕（与重组装旧数据共用 _merge_kept）。
     kept = _merge_kept(manifest, texts)
-    output_dir = Path(request.output_dir)
-    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    # output_dir 已在断点初始化时创建（mkdir 幂等），此处直接使用。
     output_path = output_dir / "subtitle.srt"
     output_path.write_text("\n".join(_assemble_srt(kept, interval)), encoding="utf-8")
     logger.info("字幕汇总完成: %d 条", len(kept))

scripts/probe_llm_rate_limit.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+"""一次性诊断：实测 SiliconFlow API 在不同并发下的 429 限流情况。
+
+用于确定 llm_filter 的安全并发上限（run_011d01f19999 在 20/4 并发下均 429）。
+"""
+import json
+import os
+import threading
+import time
+import urllib.error
+import urllib.request
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv(Path(".env"))
+
+API_BASE = os.getenv("LLM_API_BASE", "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions")
+API_KEY = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
+MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B")
+
+
+def one_call(idx: int) -> str:
+    """发送一次最小 LLM 请求，返回结果码：ok / 429 / 其他。"""
+    body = {
+        "model": MODEL,
+        "messages": [
+            {"role": "system", "content": "你是字幕质量过滤器。"},
+            {"role": "user", "content": f"【目标】测试请求 {idx}"},
+        ],
+        "enable_thinking": False,
+        "max_tokens": 8,
+    }
+    req = urllib.request.Request(
+        API_BASE,
+        data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
+        method="POST",
+    )
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:
+            resp.read()
+            return "ok"
+    except urllib.error.HTTPError as exc:
+        # 429 时尝试读取响应体里的限流信息
+        try:
+            detail = exc.read().decode("utf-8")[:120]
+        except Exception:
+            detail = ""
+        retry_after = exc.headers.get("Retry-After") if exc.headers else None
+        return f"HTTP {exc.code} | Retry-After={retry_after} | {detail}"
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+        return f"{type(exc).__name__}: {exc}"
+
+
+def probe(concurrency: int, total: int) -> list[str]:
+    """以给定并发发送 total 个请求，返回结果码列表。"""
+    results: list[str] = []
+    lock = threading.Lock()
+    index = 0
+
+    def worker() -> None:
+        nonlocal index
+        while True:
+            with lock:
+                if index >= total:
+                    return
+                i = index
+                index += 1
+            with lock:
+                results.append(one_call(i))
+
+    threads = [threading.Thread(target=worker) for _ in range(concurrency)]
+    for t in threads:
+        t.start()
+    for t in threads:
+        t.join()
+    return results
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    for conc in (1, 2, 4, 8):
+        results = probe(conc, total=8)
+        ok = sum(1 for r in results if r == "ok")
+        other = [r for r in results if r != "ok"][:2]
+        print(f"并发 {conc:2d}: 8 请求 -> ok {ok}/8 | 其余样例: {other}")
+        time.sleep(2)  # 组间休息，避免误伤

src/wov_app/db.py

@@ -303,18 +303,38 @@ class Database:
             conn.execute("DELETE FROM artifacts WHERE run_id = ?", (run_id,))
 
     def next_queued_run(self) -> dict[str, Any] | None:
-        """按创建时间返回最早一条可执行任务（排队或已暂停待续跑）。"""
+        """按创建时间返回最早一条排队（QUEUED）任务。
+
+        只取 QUEUED：PAUSED 任务必须由用户显式 resume（转回 QUEUED）后调度器
+        才重新执行。修复回归——此前把 PAUSED 也当可执行任务拾起，execute_run
+        会先置 RUNNING 再检查暂停，导致"点击暂停反而开始任务"。
+        """
         with self._connect() as conn:
             row = conn.execute(
                 """
                 SELECT * FROM workflow_runs
-                WHERE status IN ('QUEUED', 'PAUSED')
+                WHERE status = 'QUEUED'
                 ORDER BY created_at ASC
                 LIMIT 1
                 """
             ).fetchone()
         return self._parse_overrides(row) if row else None
 
+    def recover_interrupted_runs(self, updated_at: str) -> int:
+        """重启恢复：把遗留 RUNNING 任务恢复为 QUEUED，返回恢复数量。
+
+        进程被杀/重启时 RUNNING 任务没有机会收尾：保持 RUNNING 会永久孤儿
+        （next_queued_run 不拾起）。恢复为 QUEUED 后调度器会从产物表
+        （restore_run_outputs）断点续跑，不重复已完成节点；用户主动暂停的
+        PAUSED 任务保持不变，等待显式 resume。
+        """
+        with self._connect() as conn:
+            cur = conn.execute(
+                "UPDATE workflow_runs SET status = 'QUEUED', updated_at = ? WHERE status = 'RUNNING'",
+                (updated_at,),
+            )
+            return cur.rowcount
+
     def pause_run(self, run_id: str, updated_at: str) -> None:
         """暂停任务：置为 PAUSED；调度器会在节点边界检查并停止推进。"""
         with self._connect() as conn:

src/wov_app/main.py

@@ -13,6 +13,7 @@ load_dotenv()
 
 import os  # noqa: E402
 from contextlib import asynccontextmanager  # noqa: E402
+from datetime import datetime, timezone  # noqa: E402
 from pathlib import Path  # noqa: E402
 
 from fastapi import FastAPI  # noqa: E402
@@ -38,7 +39,9 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     # 默认创建演示工作流，可关闭便于测试。
     if os.getenv("WOV_AUTO_SEED", "1") == "1":
         seed_default_workflows(db)
-        
+    # 重启恢复：上次进程被杀时遗留的 RUNNING 任务恢复为 QUEUED，
+    # 调度器会从产物表断点续跑（不重复已完成节点）；PAUSED 保持等待显式 resume。
+    db.recover_interrupted_runs(datetime.now(timezone.utc).isoformat())
     scheduler = WorkflowScheduler(db, STORAGE_DIR)
     # 调度器默认开启，处理排队中的任务；测试可关闭后手动执行。
     if os.getenv("WOV_SCHEDULER_ENABLED", "1") == "1":

src/wov_app/routers/apps.py

@@ -141,6 +141,10 @@ def retry_run(run_id: str, db: Database = Depends(_get_db)) -> dict:
         raise HTTPException(status_code=422, detail="only failed runs can be retried")
     # reset_run 会清空进度、错误和旧产物，确保从头开始。
     db.reset_run(run_id, _now_iso())
+    # 重试前清除可能残留的暂停信号（任务失败时信号文件可能仍在）。
+    from wov_app.config import STORAGE_DIR
+
+    (STORAGE_DIR / "runs" / run_id / "paused.flag").unlink(missing_ok=True)
     return {"id": run_id, "status": "QUEUED"}
 
 
@@ -153,6 +157,13 @@ def pause_run(run_id: str, db: Database = Depends(_get_db)) -> dict:
     if run["status"] not in ("QUEUED", "RUNNING"):
         raise HTTPException(status_code=422, detail="only queued or running runs can be paused")
     db.pause_run(run_id, _now_iso())
+    # 写入暂停信号文件：运行中的节点（如 OCR）逐帧检查到后立即中止，
+    # 由调度器保持 PAUSED；resume 时清除。
+    from wov_app.config import STORAGE_DIR
+
+    run_dir = STORAGE_DIR / "runs" / run_id
+    run_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    (run_dir / "paused.flag").write_text("", encoding="utf-8")
     return {"id": run_id, "status": "PAUSED"}
 
 
@@ -165,6 +176,10 @@ def resume_run(run_id: str, db: Database = Depends(_get_db)) -> dict:
     if run["status"] != "PAUSED":
         raise HTTPException(status_code=422, detail="only paused runs can be resumed")
     db.resume_run(run_id, _now_iso())
+    # 清除暂停信号文件，避免节点误判仍处于暂停状态。
+    from wov_app.config import STORAGE_DIR
+
+    (STORAGE_DIR / "runs" / run_id / "paused.flag").unlink(missing_ok=True)
     return {"id": run_id, "status": "QUEUED"}
 
 @router.delete("/api/runs/{run_id}")

src/wov_app/scheduler.py

@@ -96,12 +96,18 @@ class WorkflowScheduler:
     def _loop(self) -> None:
         """轮询循环：有排队任务就立即执行，否则休眠一个间隔。"""
         while not self._stopping:
-            run = self.db.next_queued_run()
-            if run is not None:
-                self.execute_run(run["id"])
-            else:
+            try:
+                run = self.db.next_queued_run()
+                if run is not None:
+                    self.execute_run(run["id"])
+                else:
+                    time.sleep(self.interval_seconds)
+            except Exception:  # noqa: BLE001
+                # 单次轮询异常不杀死调度线程：曾因 next_queued_run/execute_run
+                # 的未捕获异常导致线程退出，任务永远停留在 QUEUED 不被拾起
+                # （run_011d01f19999 实际发生）。记录后跳过本轮，下一轮继续。
+                logger.exception("调度器轮询异常，跳过本轮")
                 time.sleep(self.interval_seconds)
-
     def _resolve_ref(
         self,
         ref: str,
@@ -124,6 +130,12 @@ class WorkflowScheduler:
         # 任务不存在或不在可执行状态（排队/暂停）时直接返回，避免重复执行。
         if run is None or run["status"] not in ("QUEUED", "PAUSED"):
             return
+        # 已暂停的任务不自动续跑：直接返回保持 PAUSED，等待用户显式 resume
+        # （resume 把状态转回 QUEUED 后才会真正执行）。修复回归——此前以
+        # PAUSED 进入后立即置 RUNNING，节点循环的暂停检查永远不成立，
+        # 任务被复活继续执行（"点击暂停反而开始任务"）。
+        if run["status"] == "PAUSED":
+            return
 
         # 工作流或版本记录丢失时把任务标记为失败。
         workflow = self.db.get_workflow(run["workflow_id"])
@@ -143,6 +155,8 @@ class WorkflowScheduler:
         # 从已登记产物重建已完成节点的输出，支持暂停后断点续跑。
         outputs_by_node = self.db.restore_run_outputs(run_id)
         run_started = time.monotonic()
+        # 清除可能残留的暂停信号（重启/异常中断后），避免本次执行误触发节点内暂停。
+        (self.storage_dir / "runs" / run_id / "paused.flag").unlink(missing_ok=True)
         self.db.update_run(run_id, status="RUNNING", progress=0, updated_at=_now_iso())
         try:
             for index, node_id in enumerate(ordered):
@@ -249,7 +263,13 @@ class WorkflowScheduler:
                 updated_at=_now_iso(),
             )
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001
-            # 任一步骤异常都结束任务并记录错误，等待用户重试。
+            # 节点执行中被暂停（节点内检测到 paused.flag 而中止）：保持 PAUSED
+            # 等待用户 resume 从断点续跑，而不是把暂停误报为 FAILED。
+            current = self.db.get_run(run_id)
+            if current is not None and current["status"] == "PAUSED":
+                logger.info("任务 %s 节点内被暂停，保持 PAUSED: %s", run_id, exc)
+                return
+            # 其余异常：结束任务并记录错误，等待用户重试。
             self.db.update_run(
                 run_id,
                 status="FAILED",

tests/test_adaptive_pool.py

@@ -51,18 +51,96 @@ def test_pool_map_ordered_results() -> None:
 
 
 def test_pool_on_progress_callback() -> None:
-    """进度回调：每次完成触发一次，携带已完成数/总数/速度。"""
-    progress: list[tuple[int, int, float]] = []
+    """进度回调：每次完成触发一次，携带已完成数/总数/速度/平均耗时/线程数。"""
+    progress: list[tuple[int, int, float, float, int]] = []
     pool = AdaptiveThreadPool(
         worker=lambda item: item,
-        on_progress=lambda done, total, rate: progress.append((done, total, rate)),
+        on_progress=lambda done, total, rate, avg_time, workers: progress.append(
+            (done, total, rate, avg_time, workers)
+        ),
     )
     pool.map([10, 20, 30])
     assert [item[0] for item in progress] == [1, 2, 3]  # 已完成数递增。
     assert all(item[1] == 3 for item in progress)  # 总数固定。
     assert all(item[2] > 0 for item in progress)  # 速度为正值。
+    # 窗口未满时平均耗时回退为累计平均（>0）；线程数 ∈ [1, 上限]。
+    assert all(item[3] > 0 for item in progress)
+    assert all(1 <= item[4] <= pool.max_workers for item in progress)
+
+
+def test_pool_progress_reports_window_avg_after_first_window() -> None:
+    """窗口评估后：回调携带最近窗口平均耗时（扩缩容依据）与扩容后的线程数。
+
+    覆盖 `_current_avg_time` 两个分支：窗口评估前回退累计平均，评估后使用
+    最近窗口平均（0.0s，响应远快于 fast_threshold 0.3s → 线程 +1）。
+    """
+    clock = FakeClock()
+    seen: list[tuple[int, int, float, float, int]] = []
+    pool = AdaptiveThreadPool(
+        worker=lambda item: item,
+        min_workers=1, max_workers=16,
+        window_seconds=10.0, fast_threshold=0.3,
+        clock=clock,
+        on_progress=lambda done, total, rate, avg_time, workers: seen.append(
+            (done, total, rate, avg_time, workers)
+        ),
+    )
+    clock.advance(11)  # 首个任务完成即越过窗口 → 触发评估。
+    pool.map(list(range(5)))
+    # 第一个完成的任务回调在窗口评估前：回退累计平均（>0）。
+    assert seen[0][3] > 0
+    # 窗口评估后：回调携带最近窗口平均（≈0.0），且线程已扩容到 2。
+    assert any(item[3] == 0.0 for item in seen)
+    assert any(item[4] == 2 for item in seen)
+    assert pool.max_concurrency == 2
+def test_pool_cancel_suppresses_progress() -> None:
+    """worker 触发 cancel（如检测到暂停信号）后：剩余任务不再触发进度回调。
+
+    暂停场景：队列中剩余的大量帧会逐帧快速失败退出，若每完成一项都打印
+    进度日志，会在数秒内打出上万行日志；cancel 后抑制后续进度回调。
+    """
+    progress: list[tuple[int, int, float, float, int]] = []
+
+    def worker(item):
+        if item == 1:
+            pool.cancel()  # 模拟某帧检测到暂停信号。
+        return item
+
+    pool = AdaptiveThreadPool(
+        worker=worker,
+        on_progress=lambda done, total, rate, avg_time, workers: progress.append(
+            (done, total, rate, avg_time, workers)
+        ),
+    )
+    pool.map([0, 1, 2, 3])
+    # 只有 cancel 之前的任务（item=0）触发了进度回调。
+    assert len(progress) == 1
+    assert progress[0][1] == 4  # 总数仍是 4。
+
+
+def test_pool_cancel_resets_between_maps() -> None:
+    """取消状态按批（map）重置：下一批任务进度回调恢复正常。"""
+    progress: list[tuple[int, int, float, float, int]] = []
+
+    def worker(item):
+        if item == "stop":
+            pool.cancel()
+        return item
+
+    pool = AdaptiveThreadPool(
+        worker=worker,
+        on_progress=lambda done, total, rate, avg_time, workers: progress.append(
+            (done, total, rate, avg_time, workers)
+        ),
+    )
+    pool.map(["a", "stop", "b"])
+    assert len(progress) == 1  # 只有 cancel 前的 a 触发回调。
+    pool.map(["c", "d"])
+    # 新一批恢复回调（done 从 1 重新计数）：共 3 次回调（1 + 2）。
+    assert [item[0] for item in progress] == [1, 1, 2]
 
 def test_pool_map_empty() -> None:
+
     """空输入：不启动任务，直接返回空列表。"""
     pool = AdaptiveThreadPool(worker=lambda item: item)
     assert pool.map([]) == []
@@ -146,3 +224,52 @@ def test_pool_survives_mixed_grow_shrink() -> None:
     )
     out = pool.map(list(range(60)))
     assert out == list(range(60))
+
+
+def test_pool_report_failure_lowers_effective_max() -> None:
+    """消费错误（如 API 限流）临时降低有效最大线程数，下限为 min_workers。
+
+    自适应：并发打到配额线触发 429 时，report_failure 收紧有效上限，
+    后续请求减少从而避开持续限流。
+    """
+    pool = AdaptiveThreadPool(worker=lambda item: item, min_workers=1, max_workers=16)
+    assert pool._effective_max_workers == 16
+    pool.report_failure()
+    assert pool._effective_max_workers == 15
+    for _ in range(30):
+        pool.report_failure()
+    assert pool._effective_max_workers == 1  # 下限 min_workers。
+
+
+def test_pool_effective_max_recovers_after_clean_window() -> None:
+    """连续无错误窗口后有效上限逐步回升到 max_workers。"""
+    clock = FakeClock()
+    pool = AdaptiveThreadPool(
+        worker=lambda item: item, min_workers=1, max_workers=16,
+        window_seconds=10.0, fast_threshold=0.3, clock=clock,
+    )
+    pool.report_failure()  # 有效上限 16 -> 15。
+    clock.advance(11)
+    pool._tick(0.01)  # 错误所在窗口：上限不恢复。
+    assert pool._effective_max_workers == 15
+    clock.advance(11)
+    pool._tick(0.01)  # 下一个干净窗口：恢复 +1。
+    assert pool._effective_max_workers == 16
+    pool._tick(0.01)  # 窗口未满早退，上限不变。
+    assert pool._effective_max_workers == 16
+
+
+def test_pool_decide_uses_effective_max() -> None:
+    """扩容上限按有效最大线程数：错误窗口内即使响应快也不超过收紧后的上限。"""
+    clock = FakeClock()
+    pool = AdaptiveThreadPool(
+        worker=lambda item: item, min_workers=1, max_workers=16,
+        window_seconds=10.0, fast_threshold=0.3, clock=clock,
+    )
+    pool.report_failure()  # 有效上限 16 -> 15。
+    pool._resize(15)
+    pool._window_failures = 1  # 本窗口内仍有错误 → 不恢复上限。
+    clock.advance(11)
+    pool._tick(0.01)  # 响应快，但 15 已是有效上限 → 不扩。
+    assert pool._target_workers == 15
+    assert pool._effective_max_workers == 15

tests/test_apps_api.py

@@ -196,15 +196,22 @@ def test_pause_resume_run_api() -> None:
         run_id = uploaded.json()["id"]
         assert uploaded.json()["status"] == "QUEUED"
 
+        from wov_app.config import STORAGE_DIR
+        flag = STORAGE_DIR / "runs" / run_id / "paused.flag"
+
         paused = client.post(f"/api/runs/{run_id}/pause")
         assert paused.status_code == 200
         assert paused.json() == {"id": run_id, "status": "PAUSED"}
         assert client.get(f"/api/runs/{run_id}").json()["status"] == "PAUSED"
+        # 暂停时写入暂停信号文件，供运行中的节点（如 OCR）逐帧检查并中止。
+        assert flag.exists()
 
         resumed = client.post(f"/api/runs/{run_id}/resume")
         assert resumed.status_code == 200
         assert resumed.json() == {"id": run_id, "status": "QUEUED"}
         assert client.get(f"/api/runs/{run_id}").json()["status"] == "QUEUED"
+        # 继续时清除暂停信号，避免误触发节点内暂停。
+        assert not flag.exists()
 
         # 非 PAUSED 任务不可继续。
         assert client.post(f"/api/runs/{run_id}/resume").status_code == 422

tests/test_db.py

@@ -238,7 +238,12 @@ def test_db_migration_adds_param_overrides(tmp_path) -> None:
 
 
 def test_pause_resume_run(tmp_path) -> None:
-    """验证 pause_run/resume_run 的状态流转与 PAUSED 任务可被调度器取到。"""
+    """验证 pause_run/resume_run 的状态流转与 PAUSED 任务不被调度器自动拾起。
+
+    修复回归：PAUSED 任务若被 next_queued_run 取到，execute_run 会把它复活为
+    RUNNING 继续执行——"点击暂停反而开始任务"。暂停必须由用户显式 resume
+    （PAUSED → QUEUED）后调度器才重新执行。
+    """
     db = Database(tmp_path / "wov.db")
     db.upsert_workflow({"id": "demo", "name": "Demo", "published": 1, "latest_version": 1})
     now = "2026-01-01T00:00:00+00:00"
@@ -255,13 +260,45 @@ def test_pause_resume_run(tmp_path) -> None:
     )
     db.pause_run("run_p", now)
     assert db.get_run("run_p")["status"] == "PAUSED"
-    # PAUSED 任务会被 next_queued_run 取到（等待续跑）。
-    assert db.next_queued_run()["id"] == "run_p"
+    # 已暂停的任务不会被调度器拾起（等待用户显式 resume）。
+    assert db.next_queued_run() is None
     db.resume_run("run_p", now)
     assert db.get_run("run_p")["status"] == "QUEUED"
     assert db.next_queued_run()["id"] == "run_p"
 
 
+def test_recover_interrupted_runs(tmp_path) -> None:
+    """重启恢复：遗留 RUNNING 任务恢复为 QUEUED（保留产物供断点续跑）。
+
+    进程被杀/重启时 RUNNING 任务不会自动收尾，若保持 RUNNING 将永久孤儿
+    （next_queued_run 不拾起、暂停后又被 execute_run 复活）。恢复为 QUEUED
+    后调度器会从产物表断点续跑；用户主动暂停的 PAUSED 任务保持不变。
+    """
+    db = Database(tmp_path / "wov.db")
+    db.upsert_workflow({"id": "demo", "name": "Demo", "published": 1, "latest_version": 1})
+    now = "2026-01-01T00:00:00+00:00"
+    for run_id, status in (("run_orphan", "RUNNING"), ("run_paused", "PAUSED"),
+                           ("run_done", "COMPLETED")):
+        db.create_run(
+            {
+                "id": run_id,
+                "workflow_id": "demo",
+                "workflow_version": 1,
+                "status": status,
+                "progress": 0.5,
+                "created_at": now,
+                "updated_at": now,
+            }
+        )
+    recovered = db.recover_interrupted_runs("2026-01-02T00:00:00+00:00")
+    assert recovered == 1  # 只有 RUNNING 被恢复。
+    assert db.get_run("run_orphan")["status"] == "QUEUED"
+    assert db.get_run("run_orphan")["updated_at"] == "2026-01-02T00:00:00+00:00"
+    assert db.get_run("run_paused")["status"] == "PAUSED"
+    assert db.get_run("run_done")["status"] == "COMPLETED"
+    # 恢复后调度器可拾起并断点续跑。
+    assert db.next_queued_run()["id"] == "run_orphan"
+
 def test_restore_run_outputs(tmp_path) -> None:
     """验证从产物重建节点输出（断点续跑的依据）。"""
     db = Database(tmp_path / "wov.db")

tests/test_llm_filter.py

@@ -17,6 +17,7 @@ from pathlib import Path
 import pytest
 
 from nodes.llm_filter import (
+    DEFAULT_OVERLAY_TOKENS,
     _dedup_key,
     _judge_category,
     _rule_verdict,
@@ -81,7 +82,31 @@ class FakeLLM:
         payload = json.dumps({"choices": [{"message": {"content": content}}]}).encode()
         return FakeResponse(payload)
 
+class FlakyLLM:
+    """模拟限流/服务端错误：前 failures 次抛 HTTPError(429/503)，之后正常返回。
 
+    用于验证 _judge_category 的退避重试：429/5xx 时让出时间重试，配合
+    自适应线程池"慢响应减线程"弹性，让并发自动回落到限流配额内。
+    """
+
+    def __init__(self, failures: int, code: int = 429, answer: str = "dialogue") -> None:
+        self.failures = failures
+        self.code = code
+        self.answer = answer
+        self.calls = 0
+        self.bodies: list[dict] = []
+
+    def __call__(self, request, timeout=None):
+        self.calls += 1
+        self.bodies.append(json.loads(request.data.decode("utf-8")))
+        if self.calls <= self.failures:
+            raise urllib.error.HTTPError(
+                request.full_url, self.code, "flaky", {}, None
+            )
+        payload = json.dumps(
+            {"choices": [{"message": {"content": self.answer}}]}
+        ).encode()
+        return FakeResponse(payload)
 def _patch_llm(monkeypatch, contents: list[str] | None = None, decision_fn=None) -> FakeLLM:
     """替换 nodes.llm_filter 的 urlopen 为 FakeLLM 并返回实例。"""
     fake = FakeLLM(contents=contents, decision_fn=decision_fn)
@@ -191,6 +216,34 @@ def test_judge_category_delete_classes(monkeypatch) -> None:
     for cat in ("garbage", "overlay", "noise"):
         _patch_llm(monkeypatch, [cat])
         assert _judge_category(entries, 2, context_size=10, params={}) == cat
+def test_judge_category_sanitizes_noise_context(monkeypatch) -> None:
+    """上下文净化：规则层可确定性识别的垃圾（横线/HTML 等）在喂给 LLM 前
+    替换为 [噪音] 占位，避免污染对目标条目的场景判断。
+
+    修复回归：OCR 输出中相邻字幕混有大量覆盖层垃圾（---------------、HTML、
+    Marketing 等），原样进入 LLM 上下文会让模型误判整段为"水印覆盖层"，
+    把相邻的真实对话误删（run_011d01f19999 中 190 条含 ≥4 汉字的对话被删）。
+    """
+    entries = [
+        {"start": "00:00:01,000", "end": "00:00:02,000", "text": "正常对话一"},
+        {"start": "00:00:03,000", "end": "00:00:04,000", "text": "---------------"},
+        {"start": "00:00:05,000", "end": "00:00:06,000", "text": "HTML"},
+        {"start": "00:00:07,000", "end": "00:00:08,000", "text": "我是目标对话"},
+        {"start": "00:00:09,000", "end": "00:00:10,000", "text": "---"},
+        {"start": "00:00:11,000", "end": "00:00:12,000", "text": "正常对话二"},
+    ]
+    fake = _patch_llm(monkeypatch, ["dialogue"])
+    assert _judge_category(entries, 3, context_size=10, params={}) == "dialogue"
+    content = fake.bodies[0]["messages"][1]["content"]
+    lines = content.splitlines()
+    # 上下文只含过滤后的字幕：确定性垃圾条目被剔除，原文不进入 LLM。
+    assert lines == ["正常对话一", "【目标】我是目标对话", "正常对话二"]
+    assert "---------------" not in content
+    assert "HTML" not in content
+    assert "---" not in content
+    # 系统提示词明确说明上下文已过滤装饰/水印符号。
+    assert "过滤" in fake.bodies[0]["messages"][0]["content"]
+
 
 
 def test_judge_category_repeat_and_unknown_kept(monkeypatch) -> None:
@@ -215,6 +268,47 @@ def test_judge_category_model_and_auth(monkeypatch) -> None:
     assert fake.headers[0]["Authorization"] == "Bearer sk-test"
 
 
+def test_judge_category_retries_on_429(monkeypatch) -> None:
+    """429 限流时指数退避重试，最终成功判定（配合弹性把并发压回配额内）。"""
+    entries = parse_srt(_SRT)
+    fake = FlakyLLM(failures=2, answer="dialogue")
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.time.sleep", lambda s: None)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.urllib.request.urlopen", fake)
+    assert _judge_category(entries, 2, context_size=10, params={}) == "dialogue"
+    assert fake.calls == 3  # 失败 2 次 + 成功 1 次。
+
+
+def test_judge_category_retries_on_5xx(monkeypatch) -> None:
+    """服务端 5xx 同样退避重试。"""
+    entries = parse_srt(_SRT)
+    fake = FlakyLLM(failures=1, code=503, answer="dialogue")
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.time.sleep", lambda s: None)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.urllib.request.urlopen", fake)
+    assert _judge_category(entries, 2, context_size=10, params={}) == "dialogue"
+    assert fake.calls == 2
+
+
+def test_judge_category_gives_up_after_retries(monkeypatch) -> None:
+    """重试耗尽仍失败时抛错：该条判定失败，任务失败后可重新处理数据。"""
+    entries = parse_srt(_SRT)
+    fake = FlakyLLM(failures=99)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.time.sleep", lambda s: None)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.urllib.request.urlopen", fake)
+    with pytest.raises(urllib.error.HTTPError):
+        _judge_category(entries, 2, context_size=10, params={})
+    assert fake.calls == 3  # 最多尝试 3 次。
+
+
+def test_judge_category_other_errors_no_retry(monkeypatch) -> None:
+    """非 429/5xx 错误（如 400）不重试，直接抛出。"""
+    entries = parse_srt(_SRT)
+    fake = FlakyLLM(failures=1, code=400, answer="dialogue")
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.time.sleep", lambda s: None)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.urllib.request.urlopen", fake)
+    with pytest.raises(urllib.error.HTTPError):
+        _judge_category(entries, 2, context_size=10, params={})
+    assert fake.calls == 1  # 只调用一次。
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # 去重键与删除判定
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -229,8 +323,22 @@ def test_dedup_key_normalizes_whitespace_and_case() -> None:
     assert _dedup_key("你好 世界") != _dedup_key("你好世界2")
 
 
+def test_should_delete_by_category_only() -> None:
+    """删除判定：garbage/overlay/noise 删，repeat/dialogue 留（短文本无保护）。"""
+    assert _should_delete("garbage", "x", min_keep_len=12) is True
+    assert _should_delete("overlay", "x", min_keep_len=12) is True
+    assert _should_delete("noise", "x", min_keep_len=12) is True
+    assert _should_delete("repeat", "x", min_keep_len=12) is False
+    assert _should_delete("dialogue", "x", min_keep_len=12) is False
+
+
 def test_should_delete_long_text_noise_protected() -> None:
-    """长文本保护：≥min_keep_len 时 noise 不删，garbage/overlay 仍删；短文本三类都删。"""
+    """长文本保护：≥min_keep_len 时 noise 不删（LLM 判定不稳的兜底），
+    garbage/overlay 仍删；短文本 noise 可删。
+
+    回归：移除保护后 run_011d01f19999 新增误删 124 条真实长对话
+    （'很棒的表情呢 看 拍下来了吗' 等被 LLM 误判 noise），恢复保护。
+    """
     long_text = "不这么做的话 可没法胜任患者的对象"
     assert _should_delete("noise", long_text, min_keep_len=12) is False
     assert _should_delete("garbage", long_text, min_keep_len=12) is True
@@ -240,6 +348,25 @@ def test_should_delete_long_text_noise_protected() -> None:
     assert _should_delete("dialogue", long_text, min_keep_len=12) is False
 
 
+def test_rule_verdict_removes_domain_and_html_watermark() -> None:
+    """正则确定性过滤：网址域名/HTML 水印等"一定需要移除"的模式直接删除。
+
+    覆盖真实案例：'98室[巴花堂] 水火地址 489155.com'（广告）、
+    'HTML code for a simple blue background'（OCR 识别出的网页水印）。
+    """
+    tokens = set(DEFAULT_OVERLAY_TOKENS)
+    for text in (
+        "98室[巴花堂] 水火地址 489155.com",
+        "HTML code for a simple blue background",
+        "http://example.com/path",
+        "联系我们 admin@example.com",
+    ):
+        assert _rule_verdict(text, tokens) is True, text
+    # 正常对话不含垃圾模式 → 交 LLM 判断。
+    assert _rule_verdict("青沼君 好可爱", tokens) is None
+    assert _rule_verdict("再见了 再见", tokens) is None
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # invoke 全链路
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -454,6 +581,39 @@ def test_invoke_llm_error(monkeypatch, tmp_path) -> None:
     )
     assert response.status == "failed"
     assert "llm down" in response.error
+def test_invoke_retries_rate_limited_entries(monkeypatch, tmp_path) -> None:
+    """判定遇 429（限流）时临时降并发并对失败条目重试，最终正常完成。
+
+    自适应：多线程并发打到 SiliconFlow 配额线触发 429 时，worker 通知线程池
+    report_failure 临时收紧最大并发，失败条目在收紧后重试一轮，避免整体失败
+    （run_011d01f19999 在 20 并发下因 429 重试耗尽而 FAILED 的修复）。
+    """
+    srt = tmp_path / "in.srt"
+    srt.write_text(
+        "1\n00:00:01,000 --> 00:00:04,000\n第一句对话\n\n"
+        "2\n00:00:05,000 --> 00:00:08,000\n---------------\n\n"
+        "3\n00:00:09,000 --> 00:00:12,000\n第二句对话\n\n"
+        "4\n00:00:13,000 --> 00:00:16,000\nHTML\n",
+        encoding="utf-8",
+    )
+    # 前 3 次调用都 429（重试耗尽抛错），之后成功：首次 map 部分条目失败，
+    # 二次重试在降并发后成功。
+    fake = FlakyLLM(failures=3, answer="dialogue")
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.time.sleep", lambda s: None)
+    monkeypatch.setattr("nodes.llm_filter.urllib.request.urlopen", fake)
+    response = invoke(
+        InvokeRequest(
+            run_id="r", node_instance_id="",
+            inputs={"srt_uri": str(srt)},
+            params={},
+            output_dir=str(tmp_path / "out"),
+        )
+    )
+    assert response.status == "completed", response.error
+    kept = parse_srt((tmp_path / "out" / "filtered.srt").read_text(encoding="utf-8"))
+    assert [e["text"] for e in kept] == ["第一句对话", "第二句对话"]
+    assert fake.calls >= 5  # 首次 map + 二次重试均有调用。
+
 
 
 def test_invoke_empty_srt(monkeypatch, tmp_path) -> None:

tests/test_ocr_flow.py

@@ -497,3 +497,45 @@ def test_ocr_passes_short_text_through(monkeypatch, tmp_path) -> None:
     assert response.status == "completed", response.error
     srt = Path(response.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
     assert "SUB 001" in srt
+
+
+def test_ocr_interrupts_on_pause_flag(monkeypatch, tmp_path) -> None:
+    """暂停信号：任务被暂停（paused.flag 存在）时 OCR 立即中断。
+
+    output_dir = <storage>/runs/<run_id>/steps/ocr，run 根目录为其父父目录；
+    调度器/API 在暂停时向 run 根写入 paused.flag，节点逐帧检查到即中止：
+    不调用 vlm-ocr、不写该帧断点存档，invoke 返回 failed（由调度器识别为
+    "被暂停"并保持 PAUSED，等待 resume 后从断点续跑）。
+    """
+    image = tmp_path / "s0.png"
+    image.write_bytes(TEXT_IMG.read_bytes())
+    frames = [(i * 2.0, image) for i in range(4)]
+
+    # 暂停信号位于 run 根目录（steps/ocr 的父父目录）。
+    run_root = tmp_path / "run_root"
+    out_dir = run_root / "steps" / "ocr"
+    out_dir.mkdir(parents=True)
+    (run_root / "paused.flag").write_text("", encoding="utf-8")
+
+    calls: list[str] = []
+
+    def fake_vlm(node_id, request):
+        calls.append(request.inputs["image_uri"])
+        return InvokeResponse(status="completed", outputs={"text": "SUB 001"})
+
+    monkeypatch.setattr("wov_app.registry.invoke", fake_vlm)
+    manifest = _frames_manifest(tmp_path, frames)
+    response = ocr_invoke(
+        InvokeRequest(
+            run_id="run_paused_flag",
+            node_instance_id="",
+            inputs={"frames_manifest": str(manifest)},
+            params={},
+            output_dir=str(out_dir),
+        )
+    )
+    # 节点以"被暂停"失败：调度器会据此保持 PAUSED 而不标 FAILED。
+    assert response.status == "failed"
+    assert "暂停" in (response.error or "")
+    assert calls == []  # 一帧都没有真正 OCR。
+    assert not (out_dir / "ocr_partial.jsonl").exists()  # 未处理帧不入存档。

tests/test_scheduler.py

@@ -612,6 +612,132 @@ def test_execute_paused_run_not_run(tmp_path, monkeypatch) -> None:
     assert called == []
 
 
+def test_execute_paused_run_stays_paused(tmp_path, monkeypatch) -> None:
+    """PAUSED 任务不被 execute_run 复活：不置 RUNNING、不执行任何节点。
+
+    修复回归：PAUSED 任务被调度器拾起后曾先置 RUNNING 再检查，节点循环
+    读到的是刚改的 RUNNING 状态，"暂停检查"永远不成立 → 任务被复活继续跑
+    （用户观察到的"点击暂停反而开始任务"）。修复后 PAUSED 直接返回保持暂停。
+    """
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_workflow({"id": "flow", "name": "Flow", "published": 1, "latest_version": 1})
+    db.create_workflow_version("flow", 1, _two_node_definition().to_dict())
+    now = "2026-01-01T00:00:00+00:00"
+    db.create_run(
+        {
+            "id": "run_paused",
+            "workflow_id": "flow",
+            "workflow_version": 1,
+            "status": "PAUSED",
+            "progress": 0.5,
+            "current_node_id": "a",
+            "created_at": now,
+            "updated_at": now,
+        }
+    )
+    called = []
+
+    def fake_invoke(node_type, request):
+        called.append(node_type)
+        return InvokeResponse(status="completed", outputs={})
+
+    monkeypatch.setattr(registry, "invoke", fake_invoke)
+    scheduler = WorkflowScheduler(db, tmp_path / "storage")
+    scheduler.execute_run("run_paused")
+    # 状态保持 PAUSED（未被置为 RUNNING），节点一个都不执行。
+    assert db.get_run("run_paused")["status"] == "PAUSED"
+    assert called == []
+
+def test_execute_paused_during_node_keeps_paused(tmp_path, monkeypatch) -> None:
+    """节点内被暂停（节点检测到暂停信号后中止）：保持 PAUSED 不标 FAILED。
+
+    节点内暂停响应：subtitle-ocr 检查到 paused.flag 后中止并返回失败；
+    调度器捕获节点异常时应检查任务状态——若已被置为 PAUSED（用户点了暂停），
+    则保持 PAUSED 等待 resume 从断点续跑，而不是覆盖为 FAILED。
+    """
+    db = _db(tmp_path)
+    db.upsert_workflow({"id": "flow", "name": "Flow", "published": 1, "latest_version": 1})
+    db.create_workflow_version("flow", 1, _two_node_definition().to_dict())
+    now = "2026-01-01T00:00:00+00:00"
+    db.create_run(
+        {
+            "id": "run_paused",
+            "workflow_id": "flow",
+            "workflow_version": 1,
+            "status": "QUEUED",
+            "progress": 0,
+            "input_uri": str(tmp_path / "in.txt"),
+            "created_at": now,
+            "updated_at": now,
+        }
+    )
+
+    def fake_invoke(node_type, request):
+        # 模拟节点内暂停：任务已被置 PAUSED，节点随后中止并抛异常。
+        db.pause_run("run_paused", now)
+        raise RuntimeError("OCR interrupted by pause")
+
+    monkeypatch.setattr(registry, "invoke", fake_invoke)
+    WorkflowScheduler(db, tmp_path / "storage").execute_run("run_paused")
+    # 保持 PAUSED，不标 FAILED、不写 error（等待用户 resume 断点续跑）。
+    run = db.get_run("run_paused")
+    assert run["status"] == "PAUSED"
+    assert run["error"] is None
+
+
+def test_scheduler_loop_survives_poll_exception(tmp_path, monkeypatch) -> None:
+    """调度轮询遇异常不退出线程：下一轮继续执行排队任务。
+
+    修复回归：_loop 中 next_queued_run/execute_run 的未捕获异常曾杀死调度
+    线程（worker 进程只剩 uvicorn 主线程），任务永远停留在 QUEUED——
+    run_011d01f19999 实际发生：回退 QUEUED 后调度器不再拾起，新配置
+    （pool_max_workers=20）因此从未执行。
+    """
+    db = _db(tmp_path)
+    input_file = tmp_path / "input.txt"
+    input_file.write_text("resilient", encoding="utf-8")
+    _register_echo()
+    db.upsert_workflow({"id": "flow", "name": "Flow", "published": 1, "latest_version": 1})
+    db.create_workflow_version("flow", 1, _echo_definition().to_dict())
+    now = "2026-01-01T00:00:00+00:00"
+    db.create_run(
+        {
+            "id": "run_resilient",
+            "workflow_id": "flow",
+            "workflow_version": 1,
+            "status": "QUEUED",
+            "progress": 0,
+            "input_uri": str(input_file),
+            "created_at": now,
+            "updated_at": now,
+        }
+    )
+
+    # 第一次轮询抛异常（模拟数据库抖动等），后续正常。
+    calls = {"n": 0}
+    real_next = db.next_queued_run
+
+    def flaky_next():
+        calls["n"] += 1
+        if calls["n"] == 1:
+            raise RuntimeError("transient db error")
+        return real_next()
+
+    monkeypatch.setattr(db, "next_queued_run", flaky_next)
+    scheduler = WorkflowScheduler(db, tmp_path / "storage", interval_seconds=0.05)
+    scheduler.start()
+    try:
+        deadline = time.monotonic() + 10
+        while time.monotonic() < deadline:
+            if db.get_run("run_resilient")["status"] in {"COMPLETED", "FAILED"}:
+                break
+            time.sleep(0.1)
+    finally:
+        scheduler.stop()
+    # 第一次异常后调度线程仍存活，第二轮回合把任务执行完成。
+    assert db.get_run("run_resilient")["status"] == "COMPLETED"
+    assert calls["n"] >= 2
+
 def test_execute_pause_after_last_node_keeps_paused(tmp_path, monkeypatch) -> None:
     """验证全部节点完成但运行中被暂停时保持 PAUSED；续跑补做收尾后完成。"""
     db = _db(tmp_path)

tests/test_subtitle_ocr_order_threading.py

@@ -213,3 +213,83 @@ class TestSubtitleOcrOrderUnderThreading:
         # ⑤ 已知真实内容存在于结果中（确认结果的代表性条目）。
         for line in ("北冈小姐", "这是特别病房患者的病历表", "应该已经察觉到 至今为止的一切了吧"):
             assert line in confirmed, line
+
+
+def test_ocr_resumes_from_partial_checkpoint(monkeypatch, tmp_path) -> None:
+    """节点级断点：预写部分帧存档后运行，只处理未处理帧，产物与全量一致。
+
+    模拟中断时已落盘的 ocr_partial.jsonl（前 100 帧已处理）：invoke 应只对
+    未处理帧调用 vlm-ocr，并把存档文本与新增文本合并，最终 SRT 与全量一次
+    跑完逐字节一致——重启不浪费已处理的帧。
+    """
+    manifest, texts_by_frame = _load_full_data()
+    confirmed = CONFIRMED_SRT.read_text(encoding="utf-8")
+    out_dir = tmp_path / "resume"
+    partial_path = out_dir / "ocr_partial.jsonl"
+    partial_path.parent.mkdir(parents=True)
+    lines = []
+    for i in range(100):
+        # 存档按 0-based 帧序号记录；manifest[i] 的帧号 = i+1。
+        lines.append(
+            json.dumps({"frame": i, "text": texts_by_frame[i + 1]}, ensure_ascii=False)
+        )
+        if i == 50:
+            lines.append("")  # 空行：_load_partial 必须跳过，不视为一条记录。
+        if i == 51:
+            lines.append("broken-json-line")  # 损坏行（进程被杀残留）：跳过。
+    partial_path.write_text("\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
+
+    from nodes.subtitle_ocr import invoke as ocr_invoke
+
+    fake = FakeVlmOcrApi(texts_by_frame, seed=99)
+    monkeypatch.setattr("wov_app.registry.invoke", fake)
+    response = ocr_invoke(
+        InvokeRequest(
+            run_id="resume_test",
+            node_instance_id="",
+            inputs={"frames_manifest": str(FULL_MANIFEST)},
+            params={"pool_min_workers": 4, "pool_max_workers": 4},
+            output_dir=str(out_dir),
+        )
+    )
+    assert response.status == "completed", response.error
+    srt = Path(response.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
+    assert srt == confirmed  # 存档 + 新增合并结果与全量一致。
+    # 只处理未处理帧：前 100 帧不再调用 vlm-ocr。
+
+    # 场景 2：先用真实逻辑完整跑一遍（生成存档），再以同一目录续跑——
+    # 第二次 pending 为空，完全不调用 vlm-ocr，产物与第一次逐字节一致
+    # （覆盖 _load_partial 全恢复路径，存档文本与处理逻辑天然一致）。
+    out_dir_all = tmp_path / "resume_all"
+    fake_first = FakeVlmOcrApi(texts_by_frame, seed=7)
+    monkeypatch.setattr("wov_app.registry.invoke", fake_first)
+    resp_first = ocr_invoke(
+        InvokeRequest(
+            run_id="resume_all_test",
+            node_instance_id="",
+            inputs={"frames_manifest": str(FULL_MANIFEST)},
+            params={"pool_min_workers": 4, "pool_max_workers": 4},
+            output_dir=str(out_dir_all),
+        )
+    )
+    assert resp_first.status == "completed", resp_first.error
+    srt_first = Path(resp_first.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
+    assert srt_first == confirmed
+    assert len(fake_first.completed_frames) == TOTAL_FRAMES
+
+    fake_second = FakeVlmOcrApi(texts_by_frame, seed=8)
+    monkeypatch.setattr("wov_app.registry.invoke", fake_second)
+    resp_second = ocr_invoke(
+        InvokeRequest(
+            run_id="resume_all_test",
+            node_instance_id="",
+            inputs={"frames_manifest": str(FULL_MANIFEST)},
+            params={"pool_min_workers": 4, "pool_max_workers": 4},
+            output_dir=str(out_dir_all),
+        )
+    )
+    assert resp_second.status == "completed", resp_second.error
+    srt_second = Path(resp_second.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
+    assert srt_second == srt_first  # 存档恢复与一次跑完逐字节一致。
+    assert len(fake_second.completed_frames) == 0  # 一帧都不重新调用。
+    assert len(fake.completed_frames) == TOTAL_FRAMES - 100

web/assets/app.js

@@ -124,6 +124,8 @@ async function loadWorkflows() {
               <td>${escapeHtml(workflow.latest_version)}</td>
               <td>${workflow.published ? badge("ok") : badge("draft")}</td>
               <td>
+                <button data-edit-workflow="${escapeHtml(workflow.id)}">编辑</button>
+                <button data-versions-workflow="${escapeHtml(workflow.id)}">版本</button>
                 <button class="danger" data-delete-workflow="${escapeHtml(workflow.id)}">删除</button>
                 ${workflow.published ? "" : `<button data-publish-workflow="${escapeHtml(workflow.id)}">发布</button>`}
               </td>
@@ -480,7 +482,109 @@ async function deleteRun(runId) {
   }
 }
 
-// 创建或更新工作流：解析 DAG JSON 后提交，随后刷新列表。
+// 当前编辑模式：null=新建；否则为正在编辑的工作流 ID（保存追加新版本）。
+let editingWorkflowId = null;
+
+// 切换编辑器模式：id 为空进入新建，否则锁定 ID 并提示保存将追加新版本。
+function setEditMode(id) {
+  editingWorkflowId = id;
+  const idInput = document.getElementById("workflowId");
+  const mode = document.getElementById("editMode");
+  const save = document.getElementById("saveWorkflow");
+  if (!idInput || !mode || !save) return;
+  if (id) {
+    idInput.value = id;
+    idInput.disabled = true; // 编辑模式下锁定 ID，防止误建新工作流。
+    mode.textContent = `编辑中：${id} —— 保存将追加为新版本。`;
+    save.textContent = "保存为新版本";
+  } else {
+    idInput.disabled = false;
+    mode.textContent = "新建工作流：填写 ID 与 DAG 后保存。";
+    save.textContent = "创建工作流";
+  }
+}
+
+// 新建模式：清空表单并预填演示 DAG 模板。
+function resetWorkflowForm() {
+  document.getElementById("workflowId").value = "";
+  document.getElementById("workflowName").value = "";
+  document.getElementById("workflowDescription").value = "";
+  document.getElementById("workflowDefinition").value = JSON.stringify(DEMO_WORKFLOW, null, 2);
+  setEditMode(null);
+}
+
+// 加载指定工作流的最新定义到编辑器（列表"编辑"按钮）。
+// 当前页面没有编辑器表单（如管理后台列表）时跳转到编排页并自动加载。
+async function loadWorkflowForEdit(workflowId) {
+  if (!document.getElementById("workflowName")) {
+    window.location.href = `/workflow.html?edit=${encodeURIComponent(workflowId)}`;
+    return;
+  }
+  try {
+    const workflow = await api(`/api/admin/workflows/${workflowId}`);
+    document.getElementById("workflowName").value = workflow.name || "";
+    document.getElementById("workflowDescription").value = workflow.description || "";
+    const latest = workflow.latest_version_data;
+    document.getElementById("workflowDefinition").value = latest
+      ? JSON.stringify(latest.definition, null, 2)
+      : JSON.stringify({ name: "", version: 1, nodes: [], edges: [], entry_inputs: {}, final_outputs: {} }, null, 2);
+    setEditMode(workflowId);
+  } catch (error) {
+    alert(`加载失败：${error.message}`);
+  }
+}
+
+// 展示指定工作流的版本历史面板。
+async function loadWorkflowVersions(workflowId) {
+  try {
+    const versions = await api(`/api/admin/workflows/${workflowId}/versions`);
+    const tbody = document.getElementById("versionList");
+    document.getElementById("versionPanelTitle").textContent = `版本历史：${workflowId}`;
+    tbody.innerHTML = versions.length
+      ? versions
+          .map(
+            (version) => `
+              <tr>
+                <td>v${escapeHtml(version.version)}</td>
+                <td>${escapeHtml(formatTime(version.created_at))}</td>
+                <td><button class="ghost" data-load-version="${escapeHtml(workflowId)}:${escapeHtml(version.version)}">加载到编辑器</button></td>
+              </tr>`,
+          )
+          .join("")
+      : '<tr><td colspan="3">暂无版本</td></tr>';
+    document.getElementById("versionPanel").hidden = false;
+  } catch (error) {
+    alert(`版本加载失败：${error.message}`);
+  }
+}
+
+// 关闭版本历史面板。
+function closeVersionPanel() {
+  const panel = document.getElementById("versionPanel");
+  if (panel) panel.hidden = true;
+}
+
+// 把指定工作流的某历史版本定义加载回编辑器（可对比、回滚后保存为新版本）。
+async function loadVersionIntoEditor(workflowId, version) {
+  try {
+    const versions = await api(`/api/admin/workflows/${workflowId}/versions`);
+    const target = versions.find((item) => item.version === Number(version));
+    if (!target) {
+      alert(`版本 v${version} 不存在`);
+      return;
+    }
+    const workflow = await api(`/api/admin/workflows/${workflowId}`);
+    document.getElementById("workflowName").value = workflow.name || "";
+    document.getElementById("workflowDescription").value = workflow.description || "";
+    document.getElementById("workflowDefinition").value = JSON.stringify(target.definition, null, 2);
+    setEditMode(workflowId);
+    closeVersionPanel();
+  } catch (error) {
+    alert(`版本加载失败：${error.message}`);
+  }
+}
+
+// 创建或保存工作流：新建时创建首个版本；编辑时（ID 已锁定）追加新版本。
 async function createWorkflow() {
   const workflowId = document.getElementById("workflowId").value.trim();
   const name = document.getElementById("workflowName").value.trim();
@@ -493,7 +597,7 @@ async function createWorkflow() {
     return;
   }
   try {
-    await api("/api/admin/workflows", {
+    const result = await api("/api/admin/workflows", {
       method: "POST",
       body: JSON.stringify({
         id: workflowId || undefined,
@@ -502,8 +606,14 @@ async function createWorkflow() {
         definition,
       }),
     });
-    alert("工作流已保存");
+    alert(`工作流已保存：${result.id} v${result.latest_version}`);
     await loadWorkflows();
+    // 编辑模式保持编辑状态并刷新最新版本；新建模式回到空表单。
+    if (editingWorkflowId) {
+      await loadWorkflowForEdit(editingWorkflowId);
+    } else {
+      resetWorkflowForm();
+    }
   } catch (error) {
     alert(`保存失败：${error.message}`);
   }
@@ -564,6 +674,22 @@ async function uploadVideo() {
 
 // 全局点击委托：按按钮上的 data-* 属性分发到对应操作。
 document.addEventListener("click", (event) => {
+  const editButton = event.target.closest("[data-edit-workflow]");
+  if (editButton) {
+    loadWorkflowForEdit(editButton.dataset.editWorkflow);
+    return;
+  }
+  const versionsButton = event.target.closest("[data-versions-workflow]");
+  if (versionsButton) {
+    loadWorkflowVersions(versionsButton.dataset.versionsWorkflow);
+    return;
+  }
+  const loadVersionButton = event.target.closest("[data-load-version]");
+  if (loadVersionButton) {
+    const [workflowId, version] = loadVersionButton.dataset.loadVersion.split(":");
+    loadVersionIntoEditor(workflowId, version);
+    return;
+  }
   const deleteWorkflowButton = event.target.closest("[data-delete-workflow]");
   if (deleteWorkflowButton) {
     deleteWorkflow(deleteWorkflowButton.dataset.deleteWorkflow);
@@ -597,13 +723,27 @@ document.addEventListener("click", (event) => {
 
 // 页面初始化：预填 DAG、绑定按钮事件并加载对应页面数据。
 document.addEventListener("DOMContentLoaded", async () => {
-  const workflowDefinition = document.getElementById("workflowDefinition");
-  if (workflowDefinition) {
-    workflowDefinition.value = JSON.stringify(DEMO_WORKFLOW, null, 2);
+  // 工作流编辑器：默认进入新建模式并预填演示模板；
+  // 支持 URL 参数 ?edit=<id> 直接加载指定工作流进行编辑。
+  if (document.getElementById("workflowDefinition")) {
+    resetWorkflowForm();
+    const params = new URLSearchParams(window.location.search);
+    const editId = params.get("edit");
+    if (editId) {
+      await loadWorkflowForEdit(editId);
+    }
   }
-  const createWorkflowButton = document.getElementById("createWorkflow");
-  if (createWorkflowButton) {
-    createWorkflowButton.addEventListener("click", createWorkflow);
+  const saveWorkflowButton = document.getElementById("saveWorkflow");
+  if (saveWorkflowButton) {
+    saveWorkflowButton.addEventListener("click", createWorkflow);
+  }
+  const resetWorkflowButton = document.getElementById("resetWorkflow");
+  if (resetWorkflowButton) {
+    resetWorkflowButton.addEventListener("click", resetWorkflowForm);
+  }
+  const closeVersionsButton = document.getElementById("closeVersions");
+  if (closeVersionsButton) {
+    closeVersionsButton.addEventListener("click", closeVersionPanel);
   }
   const publishWorkflowButton = document.getElementById("publishWorkflow");
   if (publishWorkflowButton) {

web/workflow.html

@@ -21,26 +21,49 @@
     <main class="container">
       <h1>工作流编排</h1>
 
-      <!-- 工作流定义：输入概要信息与 DAG JSON，创建或追加新版本。 -->
+      <!-- 工作流编辑器：新建或加载已有工作流的最新/指定版本进行编辑。
+           保存动作会为工作流追加一个新版本（工作流即数据，改参数不改代码）。 -->
       <section class="panel">
-        <h2>工作流定义</h2>
-        <label for="workflowId">工作流 ID</label>
-        <input id="workflowId" type="text" value="demo" />
+        <h2>工作流编辑器</h2>
+        <p id="editMode" class="muted">新建工作流：填写 ID 与 DAG 后保存。</p>
+        <label for="workflowId">工作流 ID（编辑模式下锁定）</label>
+        <input id="workflowId" type="text" placeholder="如 subtitle-demo" />
         <label for="workflowName">名称</label>
-        <input id="workflowName" type="text" value="视频字幕生成" />
+        <input id="workflowName" type="text" placeholder="如 视频字幕生成" />
         <label for="workflowDescription">描述</label>
-        <input id="workflowDescription" type="text" value="上传视频，自动生成中文字幕和 VR 双眼 ASS。" />
-        <label for="workflowDefinition">DAG JSON</label>
+        <input id="workflowDescription" type="text" placeholder="可选" />
+        <label for="workflowDefinition">DAG JSON（含各节点参数与依赖边）</label>
         <textarea id="workflowDefinition" rows="22"></textarea>
         <div class="actions">
-          <button id="createWorkflow" class="primary">创建/更新工作流</button>
+          <button id="saveWorkflow" class="primary">创建工作流</button>
+          <button id="resetWorkflow" class="ghost">新建工作流</button>
           <button id="publishWorkflow" class="ghost">发布</button>
         </div>
       </section>
 
-      <!-- 已发布工作流：展示发布状态，支持发布与删除操作。 -->
+      <!-- 版本历史：查看指定工作流的全部版本，可把任意版本加载回编辑器。 -->
+      <section class="panel" id="versionPanel" hidden>
+        <h2 id="versionPanelTitle">版本历史</h2>
+        <div class="table-wrap">
+          <table>
+            <thead>
+              <tr>
+                <th>版本</th>
+                <th>创建时间</th>
+                <th>操作</th>
+              </tr>
+            </thead>
+            <tbody id="versionList"></tbody>
+          </table>
+        </div>
+        <div class="actions">
+          <button id="closeVersions" class="ghost">关闭</button>
+        </div>
+      </section>
+
+      <!-- 工作流列表：支持加载到编辑器、查看版本、发布与删除。 -->
       <section class="panel">
-        <h2>已发布工作流</h2>
+        <h2>工作流列表</h2>
         <div class="table-wrap">
           <table>
             <thead>

workflows/ocr-subtitle.json

@@ -2,10 +2,10 @@
   "id": "ocr-subtitle",
   "name": "字幕OCR提取",
   "description": "抽帧并 OCR 提取视频烧录字幕，经 LLM 过滤无意义内容后生成带时间轴的 SRT 基准数据。",
-  "version": 4,
+  "version": 7,
   "definition": {
     "name": "字幕OCR提取",
-    "version": 4,
+    "version": 7,
     "nodes": [
       {
         "id": "extract",
@@ -29,7 +29,7 @@
         "params": {
           "prompt": "提取图像中的文字，不要描述图片中的内容",
           "pool_min_workers": 1,
-          "pool_max_workers": 1
+          "pool_max_workers": 20
         },
         "inputs": {
           "frames_manifest": "extract.frames_manifest"
@@ -40,7 +40,8 @@
         "node_type": "llm-filter",
         "params": {
           "pool_min_workers": 1,
-          "pool_max_workers": 1
+          "pool_max_workers": 20,
+          "pool_fast_threshold": 1
         },
         "inputs": {
           "srt_uri": "ocr.srt_uri"