cat-shark/vrsub
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cat-shark 1007612734 feat: 翻译节点默认模型切换为 Qwen3.5-35B-A3B 并按节点分离兜底 
评测结论（同片 2 小时日语 ASR，8 个模型全量对比）：
Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 与旧默认 Qwen3.6-35B-A3B 质量持平，
速度 0.232 s/行（全评测最快，旧模型档位）。

改动：
- nodes/llm.py 兜底默认值改为 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B；
- nodes/subtitle_correction.py **有意保留** Qwen/Qwen3.6-35B-A3B：
  同一误听泛化场景各跑 4 次，旧模型 4/4 正确推断性器官语义，
  新模型 0/4（输出"阴道/曼果/曼戈"字面直译）——该节点不能跟随全局默认；
- tests/test_llm_default_model.py 锁定该分叉不被"顺手统一"：
  翻译兜底必须与 .env 一致，纠错兜底必须保留旧模型，
  三处都必须读 LLM_MODEL 环境变量（保留单点覆盖能力）。

模型仍是工作流 DAG 的数据（params.model），切换不需改代码。
 2026-09-13 10:15:31 +08:00
cat-shark 6eb65e4356 fix: SRT 按 cue 解析并按 ID 回填译文，OCR 空帧分段与失败重试 2026-09-11 17:19:25 +08:00
cat-shark a8fe133aa4 feat: whisper 新增 decode_full 无VAD整段解码参数并改为整条删除式幻觉清洗 
解决转写漏句（有人说话但没识别出来）问题：silero VAD 对呻吟/轻语/BGM
混叠声学切段能力天然不足，把真话当非语音剔除（实测 savr-1054 全片仅
召回 115 条）。新增 decode_full 参数（默认 false 保持 VAD 现状）：

- decode_full=true 时强制无 VAD 整段解码 + 跳过自动 VAD 分析，救回被
  剔除的弱语音（savr-1054 全片 115 条 → 340 条）
- 副作用是长时寒暄套话幻觉（おやすみなさい/ご視聴ありがとうございま
  した 等），whisper 转录后连带时间戳整条删除（clean_japanese_ha
  lllucinations），不留下 '-' 占位污染下游（占位会渲染进 ASS 成减号）
- llm-translate 翻译后同样整条删除中文长时寒暄幻觉（clean_srt_text）
- 短时（≤15s）相同词可能是剧情真实道晚安，保留（15s 阈值实测校准）
- subtitle_cleanup 由 '-' 占位式改为整条删除式 + 剩余重编号，新增
  JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS 词表

新增工作流 learn-translate（学习资料转译+翻译字幕）示范 decode_full
用法，并确立参数标注约定：params._note_<参数名> 存放设定理由与正反例、
_node_help 放节点参数手册（_ 前缀说明键，节点执行时忽略，零运行影响）。

调研记录见 docs/调研-whisper漏句与decode_full验证.md（A/B 实验、结论
修正与 5 个待决问题）。
 2026-09-07 17:21:04 +08:00
cat-shark fbcb5115d8 feat: llm 翻译节点打印分批进度与 token 处理速度日志 
翻译节点 translate_lines 分批调用 LLM 时补充可观测日志：
- 任务开始打印总行数与总批数；每完成一批打印总进度（已完成/总行数、
  第几批/共几批、批耗时、累计耗时与行/s），结束打印汇总（总耗时、
  累计 tokens、tok/s 与行/s），便于评估 LLM 处理速度；
- _call_llm 解析响应 usage（total_tokens），每次请求打印单批耗时与
  token/s（接口不返回 usage 时按 0 处理）；
- _translate_batch 改为返回(译文, 本批 tokens)，供累计汇总；
- 补充空输入直接返回的单测，保持 100% 行覆盖率。
 2026-09-06 13:57:44 +08:00
cat-shark a032855210 feat: 字幕质量提升——长时寒暄幻觉清洗 + 专名/成人隐语不直译 
两部分同属字幕质量优化，共用 llm.py 翻译链路：

1) 长时寒暄幻觉词清洗（nodes/subtitle_cleanup.py）
   对展示时长超过阈值（默认 15s，实测 30s 幻觉占位 vs 2s 真实词的分界）
   且文本含收尾/开场寒暄（晚安、感谢观看等）的字幕，文本替换为 '-'，
   由后续过滤流程移除；短时寒暄（如剧情中真实互道晚安）保留不误删。
    写文件前调用 。

2) 专名/隐语不直译（nodes/proper_nouns.py）
   片假名专名（人名/品牌/角色）与成人语境隐语是 LLM 误译重灾区：
   - ジンゴ 被误译成'芒果'、カンタくん 被保留日文而非音译；
   - マンゴー/バナナ/リンゴ/金玉/おまんこ/ちんちん 等在色情语境中
     是生殖器官代称，字面直译严重错译。
   整理三张规则表（专名/拟声词/成人隐语，用户提供隐语表），
    检测原文命中后动态注入翻译提示词，
   让 LLM 按正确语义处理。文档见 docs/proper_nouns.md。

测试（红→绿）：
- tests/test_hallucination_mask.py：长时掩码/短时保留/非寒暄保留/阈值边界
- tests/test_proper_nouns.py：专名命中/拟声词/成人隐语/真实数据集成
- 真实 LLM 集成测试（完整 1440 行翻译 + 清洗 + 专名注入）通过
 2026-09-05 22:32:40 +08:00
cat-shark 5c12bbcb74 fix: 翻译批内行数错位（内容-时间错位）+ system_prompt 元组 bug 
根因（真实任务 run_51242078d76e）：
1. LLM 按 CHUNK_SIZE=20 分批翻译时，对语义碎片句（如单独的助词/名词/
   语气词）偶发多拆/少拆一行，translate_lines 无条件 extend 导致：
   - 多行 -> 后续所有字幕文本整体错位，时间戳从原文复制、文本却错贴时间；
   - 少行 -> invoke 末尾补空导致该条内容缺失。
   程序按时戳看不出问题，实际"内容对错时间"（如第756条"好像喜欢害羞
   的样子"错贴 3805s，实为"恥ずかしいのが好きみたいなので"的译文）。
2. system_prompt 圆括号内出现 f-string 赋值导致隐式字符串拼接失效，
   整体变成 tuple，json 序列化后 content 是数组 -> LLM API 400。

修复：
- 提示词强化：逐行独立翻译 + 碎片句按语境独立成行 + 禁止合并/拆分；
- _repair_batch：多行末尾合并到前一行、少行重试该批（最多3次）仍不足
  补空串占位（宁缺勿错位），保证译文与原文逐条时间对齐；
- system_prompt 显式 + 拼接为单个字符串。

测试（先红后绿）：
- test_translate_lines_aligns_extra_line：多行合并对齐
- test_translate_lines_aligns_missing_line：少行重试补齐
- test_translate_lines_pads_after_retries_exhausted：重试耗尽补空
- test_pipeline_zh_cn_timetext_alignment：真实 LLM 完整 1440 行逐条对齐
pyproject.toml: 注册 integration marker
 2026-09-05 19:36:47 +08:00
cat-shark 4746e0363f feat: VRSub 单体应用（WOV 单机版）初始提交 
为视频生成 VR 双眼字幕的单体实现：FastAPI 后端、调度器与全部节点
（提音/转写/翻译/ASS/抽帧/OCR/LLM 过滤）在单进程内运行。

- 节点协议（wov_sdk 数据模型）与分布式版保持一致，预留回退桥梁
- 工作流即数据：DAG 存于 workflows/*.json，模型/链路改动只改数据
- 调度器：拓扑顺序执行、断点续跑（产物重建）、任务暂停/继续
- 抽帧按帧间隔（select 按帧号精确取帧），VLM OCR 与 LLM 过滤使用
  自适应线程池弹性并发，并打印数据处理速度进度日志
- 100% 行覆盖率（pytest --cov-fail-under=100）
 2026-08-16 23:58:25 +08:00