# 待办：翻译上下文复用与语义纠错

本文件记录**尚未解决**的问题与用户给出的需求规格，供后续对话接着做。
已完成的改动见 git 历史（分支 `master` 上的 `fix/review-improvements` 合并结果）。

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## ⛔ 方案状态：已技术评审，**不实施**

「一、需求规格」与「五、落地这个需求时需要先想清楚的点」所描述的**会话式长上下文
方案经技术评审否决，后续不要再按本方案修改代码**。结论与依据见
[decisions.md](./decisions.md#翻译会话式长上下文方案否决)：

1. **前提不成立**：需求 5 假设"长上下文能让模型发现并改掉语义错"，但本文件自己
   记录的两次实验（纠错节点 ±60s 上下文、加强提示词 A/B）全部失败。错因是 ASR
   听岔、语境里没有声学证据——加长上下文只是增加同类证据，不能修掉问题 A。
2. **成本放大 3×~70×**：会话式每批原样重发全部历史（随批数二次增长），该档 Qwen
   在 SiliconFlow 无 cached-input 折扣（价格表缓存列为 `-`）；按实测口径推算，
   剩余 187 小时素材的 API 费用从 ¥5.5–9.4 涨到约 ¥300–400。
3. **压缩阈值踩计费档**：`>150k 触发` 跨过 `[128k,+∞)` 档（输入 ¥0.4→¥1.6、
   输出 ¥3.2→¥12.8，整请求按 4× 计价），阈值应低于 128k。
4. **与现有不变式/机制冲突**：文件夹级可变共享状态（节点只经产物 URI 交换、每
   run 独立产物目录）、批量非 GPU 阶段并行（共享会话要求按文件夹串行）、"暂停后
   整节点重跑、不留半成品"的暂停语义，都要新增子系统并改动语义。

本文件**保留为需求与问题记录**（问题 A/B/C、需要知道的坑、数据现状仍然有效）。
问题 A 的可行方向（ASR 侧低置信度 + 文件夹级热词二次解码等）**尚未评审、未决定**，
需要修时另行提出方案与代价。

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## 一、需求规格（用户 2026-09-19 明确）

1. **翻译阶段要复用对话**：不再每批（20 条）都是无状态独立请求，而是把同一视频的
   多批放进同一个会话上下文里，让模型能看到前面译过的内容。
2. **文件夹级共享上下文**：同一文件夹下的多个视频（同番号多集）共用一个上下文，
   让各集之间复用信息（人名、称呼、场景设定等）。
3. **术语稳定**：因为共用上下文，整片/整文件夹的人名、专名、称呼能固定下来，
   不因批次不同而漂移。
4. **上下文压缩规则**（小模型上下文有限）：
   - 上下文占用 **超过 150k** 时触发压缩；
   - 压缩对象主要是**前 100k**：调用 LLM 对前 100k 做总结，**重点保留名字、场景**等信息；
   - **后 50k 原样保留**，避免丢失"与当前高度相关"的近期信息。
5. 预期收益：模型在长上下文里更容易发现"语义不顺/与前后矛盾"的句子，从而修掉
   下面的问题 3（ASR 听岔成"成句但语义错"）。

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## 二、现状（代码事实，2026-09-19 核对）

| 事实 | 位置 |
| --- | --- |
| 翻译按 `CHUNK_SIZE=20` 分块，**每块一次独立请求**：请求体只有 `system` + `user` 两条消息，无历史、无跨批信息 | `nodes/llm.py::translate_lines` / `_translate_batch` / `_call_llm` |
| 动态提示词**按批计算**：本批正文命中词表才追加规则；同一视频其它批次命中的词不会带过来 | `nodes/llm.py::_translate_batch` + `nodes/proper_nouns.py::build_proper_noun_rule` |
| 一批的"上下文"只有本批 20 条（约 1–2 分钟对话） | 同上 |
| 译文**整批返回并入库**（不是只取目标句）：`_parse_translations` 要求返回的 id 集合与请求完全一致，缺项/多项/重复/空文本都判失败并重试 3 次 | `nodes/llm.py` |
| 纠错节点是**逐条调用**、输出中文译文（不是改日语），未接入任何工作流 | `nodes/subtitle_correction.py`（`workflows/*.json` 中无引用） |

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## 三、问题清单

### 已解决（供参考，不必再动）

| # | 问题 | 处理 | 证据 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | whisper 重复伪影（30 秒被同一单元填满；短时 3.7 秒填 111 个假名） | 清洗规则删除（长条 ≥15s 且重复 ≥6 次；或重复 ≥20 次） | `nodes/subtitle_cleanup.py::remove_repetition_entries` |
| 2 | 静音段幻觉（`こんにちは`/`おはようございます`/`東京都交通局8800形電車`…） | 开启 `hallucination_silence_threshold=2.0` + `word_timestamps`（工作流 v3）；片头 120 秒由 15 条降到 4 条 | 见 `data/experiments/regen_plan/REPORT.md` 第九节 |
| 3 | 批量任务被误标 COMPLETED（明细写入竞态） | 任务先以 `CREATING` 入库，明细写完才置 QUEUED；启动清理遗留 | `src/wov_app/batch.py::create_job` |
| 4 | 历史产物损坏：CN 里出现"无正文的 cue"，下一条的序号+时间轴被吸进正文（ASS 同源损坏，播放器加载失败） | 全库 112 个：85 个旧字幕随重跑修好；27 个新字幕 + 1 个命名特例已单独重做 | 见本文件"四、数据现状" |

### 未解决（本次对话的核心遗留）

**问题 A：ASR 把词听岔成"语法通顺但语义错"的句子，中文照字面直译**

实例（`kiwvr-886/masex.tv@kiwvr00886_2_8k.mp4`，00:15:45–00:16:20）：

| 产品里的 JA（错） | 复核后的 JA（两个模型一致） | 现译（错） | 实际含义 |
| --- | --- | --- | --- |
| `じゃあ、ママの声をおなかに入れますね` | `じゃあ、まままんこにおなほに入れますね` | 那我让妈妈的声音进入你肚子里了哦 | 那妈妈用小穴（把它）套进去哦 |
| `写真してもこんなにカチカチなんですね` | `射精してもこんなにカチカチなんですね` | 也会变得这么僵硬呢 | 就算射了也还是这么硬呢 |
| `あくまで、あくまでください` | `奥まで、奥までください` | 再吃一个，再吃一个吧 | 再深一点，再深一点 |
| `あくまで入ってしまいました` | `奥まで入ってしまいました` | 它已经全都进来了 | 已经顶到最里面了 |
| `生鼻を使わさせていただきますね` / `口紋かでもご奉仕` / `生おなほ` / `おなほまんこで` | 均为 オナホ／マンコ 一类词的走音 | — | — |

已实测**失败**的修法（不要再重复试）：

| 尝试 | 结果 |
| --- | --- |
| 纠错节点（`Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` 与 `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B`，±60s 上下文） | 均输出"那我把妈妈的声音放进肚子里哦"——**没改对** |
| 加强提示词 A："语义不合常理/与动作链矛盾即判为误听" | 仍保留"声音" |
| 加强提示词 B："上下文反复出现 オナホ/マンコ/チンポ；同位置的怪词应改写" | 仍保留"声音"（只把"身体/肚子"换了个说法） |
| 审校节点：LLM 定位问题 cue + 定向修复（输入日文原文 + 现有译文 + ±2 邻句 + 系列词表） | 定位召回 0/3（仅中文）~ 1/3（加日文）；修复依次输出"声音传送到身体里""继续吃""已经完全进去了"，**仍全部保留错译**，另有脑补改坏 |

上述失败实验的完整数据（定位触发率/合成正样本召回/逐条修复前后对照）与
原因分析见 [实验数据-字幕审校定位与修复实验.md](./实验数据-字幕审校定位与修复实验.md)。

**问题 B：翻译无跨批/跨视频上下文**（对应上面"需求规格"要解决的对象）。
直接后果：一批里同时出现多处坏转写时（`写真しても`、`あくまで`×2），模型既无整片
术语线索、也看不到前后动作链，只能按字面翻译。

**问题 C：`_call_llm` 不重试网络错误**。实测云端 API 偶发"挂住 600 秒读超时"
（2/634 批，两批集中在同一分钟），直接把整段翻译判失败、视频白跑一遍。
用户明确选择**暂不修**，留待后续决策；全量 349 个约 5000 次调用，按此失败率会有
10–20 个视频需要重跑（重跑方式：建库级任务，缺字幕的视频会自动判 PENDING）。

### 需要知道的坑

- **任务行的 `updated_at` 会被读操作刷新**：`GET /api/batch/jobs*` 会触发
  `sync_batch_job_progress` 重算并写回时间戳，统计耗时请用日志的"批量任务 … 完成"行
  或明细的 `updated_at`，不要用任务行。
- **产物损坏的根因**：某一步"只删正文行、留下空 cue"，后续解析器把下一条的
  序号+时间轴当成正文吸走。产出端（当前 pipeline）已验证不会再产生：`serialize_srt`
  对空正文会写空行，`clean_srt_text` 也能正确处理空文本 cue。
- **`savr-1054/…_1_8k` 的产物名曾带 `666` 后缀**（`…_1_8k666.CN.srt`），批量引擎按
  "文件名含视频主名"仍能匹配，但严格按 `<视频名>.CN.srt` 匹配的脚本/播放器会漏掉。

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## 四、数据现状（2026-09-19）

- 媒体库：`/mnt/fnOS/123`（NAS `192.168.123.199:/vol1/1000/123`），524 个视频 / 287.27 小时。
- 待重生成（CN 字幕早于 2026-09-01）：**349 个 / 187.86 小时 / 1417.8 GiB**。
- 已按新管线重做：20 个样本 + NKKVR-175 两个 + 28 个损坏修复 = 50 个视频。
- 每个视频现有产物：`<视频名>.JA.srt`（ASR 后的日语转写）、`<视频名>.CN.srt`、
  `<视频名>.CN_dual_eye.ass`；旧字幕备份为 `*.old-20260918` / `*.corrupt-20260918`。

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## 五、落地这个需求时需要先想清楚的点（新对话用；**本节方案已否决，不再作为实施依据**）

1. **会话形态**：把 `messages` 从"system+user"扩成多轮，是把**上一批的 JSON 原文与译文**
   作为 assistant/user 消息追加，还是只追加"术语表 + 摘要"？前者上下文增长快（每批 ~800
   tokens），后者省但信息有损。
2. **对齐与重试**：现有实现靠"每批独立、id 对齐、失败重试 3 次"保证不错位；改成会话后
   某批失败/重试会污染会话历史，需要明确回滚策略（例如失败批不写入历史）。
3. **压缩触发与实现**：`>150k` 触发、总结前 100k、保留后 50k。要确定 token 口径
   （用接口返回的 usage 还是本地估算）、总结用哪个模型（同模型/更便宜的模型）、
   总结产物如何缓存复用（同一文件夹复用意味着总结要能跨视频复用）。
4. **文件夹级共享**：按文件夹串行处理是前提（当前批量引擎是分组的，同组视频可能并行），
   否则两个视频同时读写同一会话会互相污染；还要定义文件夹内视频的处理顺序。
5. **暂停/断点续跑**：run 恢复时上下文是否重建？重建口径（从已有 CN.srt 复原历史？）。
6. **成本与限额**：长上下文会显著抬高输入 token（每批都带上历史），要重算
   `docs/实验数据-字幕重生成成本与耗时.md` 里的单价；注意不少接口对超长输入有倍率价。
7. **与现有清洗/词表的关系**：`subtitle_cleanup`（重复伪影/寒暄幻觉/短呻吟）与
   `proper_nouns`（词表规则）仍然保留，会话上下文是补充而非替代。
8. **验收用例**：至少覆盖本次的 `kiwvr-886_2` 00:15:45–00:16:20 那段——目标句应译成
   "那妈妈用小穴（把它）套进去哦"这类含义，而不是"声音进入肚子"；同时不能把正常句
   改坏（例如呻吟/短句不应被"脑补"成新意思）。

## 六、问题 A 的阶段性结论：暂缓（模型能力不足）

已实测过两条路子，均不能解决问题 A：

1. **翻译侧审校**（LLM 定位问题 cue + 定期修复：输入日文原文 + 译文 + ±2 邻句 +
   系列词表）。实测：定位召回 0/3（只给中文）~ 1/3（加上日文）；修复后仍保留错译，
   且出现无依据脑补改坏正常句。**有效的只有术语/忠实性类**（如 `阴道`→`小穴`）。
2. **硬规则定位**（词表违背 + 近音匹配）：严格口径目标召回 0/3，宽松口径命中率
   48.6% 全是假阳性——硬规则泛化不了，不作为定位手段。

原因：`字面通顺但语义错`的句子中文本身读得通，模型没有怀疑动机；即使怀疑，
可依据的日文原文也是错的，模型只能沿错译换词。**判定为当前 LLM 能力不足，暂缓。**

实测数据、成本与复现方式：
[实验数据-字幕审校定位与修复实验.md](./实验数据-字幕审校定位与修复实验.md)。
若将来重开，应把方向挪回 **ASR 侧**（只审日文/给候选读法/先建场景再对照），
那里才有声学证据；三个可测方向见该文档第六节。

## 七、相关代码与文档

- 翻译节点：`nodes/llm.py`（`translate_lines` / `_translate_batch` / `_call_llm` / `_system_prompt`）
- 审校实验脚本（一次性，已归档）：`scripts/probe_subtitle_review_stage0.py`
- 词表规则：`nodes/proper_nouns.py`（`PROPER_NOUNS` / `ONOMANOPOEIA` / `ADULT_EUPHEMISMS`）
- 纠错节点（原型，未接入）：`nodes/subtitle_correction.py`
- 清洗规则：`nodes/subtitle_cleanup.py`
- 批量引擎：`src/wov_app/batch.py`、资源门控 `src/wov_app/resources.py`
- 决定性样本与提示词快照：`data/experiments/regen_plan/prompt_dump/`
- 全量实测记录：`data/experiments/regen_plan/REPORT.md`
- 成本与耗时：`docs/实验数据-字幕重生成成本与耗时.md`