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Author	SHA1	Message	Date
cat-shark	8f6083f8cf	feat: 全系统统一 Whisper V2 权重并移除 demo 工作流 ... 确认所有运行时引用均使用 V2（V3 已停用），并修复一处真实不一致： - 工作流数据文件：learn-translate 用 faster-whisper-large-v2、 zh-direct 用 whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2（原本即 V2）； - 本地库的 demo 最新版本仍指向 large-v3：workflows/demo.json 早已改为 V2， 但 seed 对已存在工作流刻意跳过，导致旧库停留在历史上用 V3 保存的定义， 即本机跑 demo 实际加载 V3 权重。按用户决定移除 demo 工作流及其关联的 6 个 run、1 个批量任务与 431 条明细（媒体库中已放置的 6 个字幕成品保留）； - nodes/whisper.py 候选与远端兜底本就是 large-v2； - V3 权重目录保留在盘上仅作对照实验，文档标注为废弃； scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py 保留用于对照。 顺带修复与清理： - src/wov_app/scheduler.py：_file_size 补捕 ValueError（见上一条提交说明 的真实缺陷，此处为同一批改动）； - .gitignore：data/ 改为 /data/，避免连带忽略 tests/**/data/； - scripts/*：评测集路径改到 scripts/data/translate_eval/； - 代码注释与文档同步移除 demo 引用（历史调研文档保留说明性引用）。 验证：全量 477 passed；新库 seed 只创建 3 个 V2 工作流。	2026-09-13 15:41:58 +08:00
cat-shark	8963afa771	feat: 新增翻译模型横向评测工具链与窗口级评测集 ... 为评估"更便宜的 LLM 能否替换 llm-translate 默认模型"新增真实数据驱动的 评测工具（不 mock 模型，直接调用生产节点实现，模型仅作为 params 变量）： - scripts/build_translate_eval.py：把 ocr-subtitle 的中文烧录字幕产物与 learn-translate 的日语 whisper ASR 按时间配对，产出候选池； - scripts/build_segment_eval.py：改为**窗口级**配对（一条中文基准字幕 + 其时间窗内 1-3 条日语 cue）。逐条配对不可用——烧录字幕是按屏幕合并的 整行，与 whisper 的 cue 切分不同，直接逐条对照会被基准错位污染； - scripts/bench_translate_models.py：对每个模型跑完整片、记录单次调用耗时 与 token、输出窗口级多模型对照表供人工 review；VL 模型需剔除 enable_thinking（Qwen3-VL 不接受该参数，生产代码固定携带）； - scripts/run_translate_bench_queue.py：批量评测队列； - tests/test_translate_model_bench.py：评测数据契约与对照输出一致性测试 （含先红后绿修复：stdout 与 markdown 两套输出格式漂移）； - testdata/translate_eval/：候选池、窗口池与 124 窗口人工评测集资产。 评测结论见 data/experiments/translate_models/REPORT.md（gitignored）。	2026-09-13 10:15:23 +08:00