cat-shark/vrsub
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cat-shark 7a7212f70c docs: 注释规范要求精简可读，并清理生产代码中的历史叙事 
AGENTS.md 的注释规范新增三节可执行约束：

- 只写代码真实逻辑：注释只回答"做什么"与"为什么必须这么做"，禁止写决策/
  修改时间、历史版本对比、实测数据与实验结论、事故与缺陷编号（run_xxxx /
  batch_xxxx / R01 等）——这些属 docs/decisions.md 与审查跟踪文件；当前生效
  的约束可以写，但不附带它何时因何变成这样。
- 精简可读：单段连续注释不超过 3 行；docstring 一句话概括职责，不重复函数名
  已表达的信息；不写逐行翻译代码的废话注释，只在非显然处（业务规则、边界、
  易错点、外部约束）加注。
- 覆盖范围：测试注释只说明验证什么行为，回归用例可保留一句溯源；并明确
  参数说明应写在**参数读取处**附近，而不是把多个参数的解释堆在离使用位置
  很远的注释块里。

按此清理生产代码（注释净减 70 行，18 个文件），典型处理：

- nodes/whisper.py：删掉堆在一起、含"用户 2026-08 决定 / 实测 savr-1054"
  等叙事的参数块，把各参数说明移到各自的读取处与 model.transcribe 调用处；
- nodes/llm_filter.py、nodes/subtitle_cleanup.py：模块 docstring 去掉英文
  背景叙事与条数统计，保留"默认只跑规则层""整条删除而非 '-' 占位"等当前
  行为；
- src/wov_app/{batch,db,scheduler}.py 与 routers：去掉 batch_xxx/run_xxx 事故
  编号与"修复前……"对比，改为一句"否则会出现什么问题"；
- nodes/ass.py、frame_extract.py：去掉废弃值对比与日期，保留判据本身。

安全验证：用 AST 对比（剥离 docstring 后比较语法树）确认 18 个文件**零逻辑
变更**；`nodes/proper_nouns.py` 的规则表 reason 字段会注入 LLM 提示词，属于
数据而非注释，已恢复原值。全量测试 476 passed。
 2026-09-13 16:37:49 +08:00
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 eba9163246 feat: 优化学习视频转写与字幕清洗 2026-09-11 14:26:02 +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 2c3c356348 feat: whisper 节点自动接入自适应 VAD + 方案文档 
- nodes/whisper.py：invoke 检测到 vad_filter=true 且未显式传 vad_parameters
  且 WOV_AUTO_VAD=1 时，自动调用 vad_profiler.vad_parameters_for_audio 按
  本音频信号动态确定 VAD 参数并传给 transcribe；分析失败回退默认不中断转写
  （防御性，不影响整段流程）。
- tests/test_nodes.py：新增自动 VAD 异常回退测试（patch profiler 抛错，
  验证 whisper 正常转写 + transcribe 收到 vad_parameters=None）。
- docs/adaptive_vad.md：完整方案文档（背景/可行性/三层架构/参数建议规则/
  评分器/实现落点/取舍/实现状态）。
 2026-09-06 08:15:13 +08:00
cat-shark 3aa05bbf76 feat: whisper 分块间暂停检查与默认 float16 计算类型 
- 分块转写在每个分块前检查 run 根目录 paused.flag，批量/任务暂停时
  分块粒度内中止（默认 60s 一块），当前块执行完才停
- 默认 compute_type 由 auto 改为 float16，测试断言同步更新
 2026-08-23 16:25:15 +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