vrsub/AGENTS.md

VRSub（单体版）

本仓库是"为视频生成 VR 双眼字幕"的单体应用（WOV AI Workflow Platform 的 单机实现）：FastAPI 后端、工作流调度器与全部节点（提音 / 转写 / 翻译 / ASS）在同一个进程内运行，不再启动子进程、不再走节点 HTTP 协议。 由原分布式多仓库（wov-api / wov-web / wov-sdk / wov-node-*）合并而来， 本 AGENTS.md 汇总了各仓库的约定与规范。

提交规则（强制，2026-08）

• 未经用户明确许可，禁止执行 git commit / git push，包括"小步提交"。
• 完成改动后只汇报改动内容与验证结果，等待用户指示；用户明确说出 "提交 / push / 推上去" 等指令时才可执行提交。
• 需要用户确认的场景：新增功能、修复、文档改动、工作流/清单数据改动等 一切涉及 git 写操作的行为。

架构概览

vrsub/
├── src/wov_sdk/       # 协议数据模型（NodeManifest/InvokeRequest/InvokeResponse/
│                      #   WorkflowDefinition 等），与分布式版保持一致
├── src/wov_app/       # 应用层：main/config/db/registry/scheduler/batch/seed/routers
│   └── routers/       #   apps.py（用户端）、workflows.py（管理端）、batch.py（批量处理）
├── nodes/             # 进程内节点实现：echo/ffmpeg/whisper/llm/ass
├── manifests/         # 各节点清单 JSON（echo.json/ffmpeg.json/...）
├── workflows/         # 默认工作流定义 JSON（模型/链路均为数据，改模型不改代码）
├── web/               # 静态前端（index/tasks/admin/workflow + assets）
├── model/             # 本地 whisper 权重（gitignored）
├── data/              # SQLite + 上传/产物存储（gitignored）
└── tests/             # 单元/API/冒烟测试（覆盖核心路径，不强制 100%）

核心机制

• 节点注册表（src/wov_app/registry.py）：启动时把 manifests/*.json 与 nodes/*.py 的 invoke 处理器静态注册到进程内字典，调度器按 node_type 直接调用。协议数据模型不变，为将来回退分布式保留兼容桥梁。
• 调度器（src/wov_app/scheduler.py）：后台线程轮询 SQLite 中的 QUEUED 任务，按工作流 DAG 拓扑顺序调用节点，产物按 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、批量处理、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

节点统一签名 invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse，通过产物 URI 交换数据（节点之间不直接调用，不共享内存状态）。

节点 ID（node_type）	输入	输出	说明
echo	text / file_uri	text、file_uri	示例节点，验证协议链路
ffmpeg-extract	video_uri	audio_uri（WAV）	参数：sample_rate、channels
faster-whisper	audio_uri（16kHz 单声道）	srt_uri	参数：language、task、model_path、device、compute_type、beam_size、vad_filter（默认开）、condition_on_previous_text、chunk_seconds
llm-translate	srt_uri	cn_srt_uri	参数：target_language、model
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，默认画面底部 1/4 [0,0.75,1,0.25]——字幕很少出现在画面上半部分，2026-08 调整）。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）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；②LLM 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。节点级断点存档（2026-08）：每条判定成功立即追加 filter_partial.jsonl（{"index","category"}，多线程加锁串行化），失败/中断后重跑只重判未判定条目，已判定结果复用（与 OCR 存档同机制）。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）、margin_top（顶部安全边距，默认 120）。左右眼各占左右半幅且水平相对位置一致（A-1 零视差：字幕固定在屏幕平面，不做景深偏移）；对齐 an8 顶部居中 + MarginV=margin_top（B-1 顶部安全区，避开画面中央人脸区，2026-09）；文字填充 &HB3FFFFFF（约 70% 透明）描边 &H80000000（半透明黑），降低遮挡感

模型权重解析（本地优先）

whisper 节点按以下顺序解析模型路径，默认避免从远端下载：

1. 请求参数 model_path；裸模型名（不含路径分隔符）会在 model/<名称> 下解析。
2. 环境变量 WHISPER_MODEL_PATH。
3. 本地候选目录（存在且含 model.bin 即使用）：
   • 单体根目录 model/faster-whisper-large-v3。
   • nodes/model/faster-whisper-large-v3。
4. 兜底：large-v3（需要联网从 Hugging Face 下载）。

把权重放在 model/ 目录即可完全离线运行。当前已下载模型：

• model/faster-whisper-large-v3：通用转写模型（demo 工作流）。
• model/whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2：中文直出模型 （chickenrice0721/whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2），配合 task=translate 直接生成中文，无需 LLM 翻译（zh-direct 工作流）。
• model/whisper-large-v3-translate-zh-v0.1-lt-ct2：早期中文直出模型， 已无工作流引用，保留在盘上待处理。

内置工作流

ID	名称	链路	说明
demo	视频字幕生成	提音 → 转写 → LLM 翻译 → ASS	通用链路，翻译走 SiliconFlow
zh-direct	中文直出字幕	提音 → 中文转写 → ASS	中文直出模型，无 LLM 步骤
ocr-subtitle	字幕OCR提取	抽帧 → 逐帧 OCR → 汇总 SRT → LLM 过滤	提取烧录字幕做基准数据；前端框选 crop；LLM 过滤多余/无意义字幕

最终产物按 上传文件名.标识.时间戳 重命名（如 test01.zh-CN.20260815123000.srt）， 标识优先取节点的 target_language 参数，否则用产物别名。

任务参数覆盖（前端框选）

创建任务时可携带可选 params 表单字段（JSON）：{"节点ID": {"参数": 值}}， 随任务持久化（param_overrides），调度执行时合并进对应节点参数。字幕 OCR 前端把框选的 crop 按此传给 frame-extract 节点。

切换模型不改代码

• 模型是工作流 DAG 中 asr 节点的 model_path 参数（数据），两个内置工作流 均已显式声明：demo 用 faster-whisper-large-v3，zh-direct 用中文直出模型。
• 切换模型 = 改 workflows/*.json 或管理页面 DAG JSON → 保存新版本 → 发布， 全程不涉及代码；新库启动时从 JSON 重新 seed。
• 默认工作流定义存放在 workflows/*.json（数据文件），代码只负责加载。

长音频处理

当前策略：分块转写，默认每 1 分钟一块（chunk_seconds=60，2026-08 调整）。 whisper 节点内部用 ffmpeg 把音频切成块 → 逐块转写 → 按偏移合并为完整 SRT：

• 内存/显存有界（模型 + 单块音频），任意时长可处理，失败粒度小。
• 分块是应用层工程策略，与模型训练格式无关：whisper 训练/推理都按 30s 窗口解码，任意块大小均适用。
• 每块 offset = 块序号 × chunk_seconds，SRT 序号连续；切块失败自动回退 整段单次转写。
• chunk_seconds=0 可关闭分块；大小按工作流 DAG 参数（数据）调整。
• 同时默认 condition_on_previous_text=false（每块/每窗口独立解码，防重复）。
• vad_filter 默认开启（2026-08 用户决定）：过滤静音段提速并减少无语音处 幻觉。注意 VAD 靠压缩时间轴回映射（SpeechTimestampsMap），长静音场景曾实测 错位（30s 静音致第二段语音从 ~40s 落到 10s）；如需极致对齐可显式传 vad_filter=false。
• 分块偏移按每块实际时长累积（WAV 头精确）：ffmpeg 切出的块实际时长不等于 块长（如 60.05s），用 块序号×块长 的假设值会随块数累积漂移；改为按真实 时长累加后，字幕时间轴与原始音频严格一致。
• 参考：openai/whisper 重复问题（issue #1026/#1046，PR #1052/#1253）、 SYSTRAN/faster-whisper issue #465。

glm-ocr 重复循环问题与源头修复（2026-08）

• 根因：glm-ocr 生成阶段存在已知 bug（M-RoPE delta 未传递，大图触发 重复循环；GitHub #454 / #16892）。keep_alive 与其无关（实测无效）。
• 源头修复：
  1. frame-extract 裁切后把帧压缩到 720p 内（仅缩小，保持宽高比）—— 过大输入图是触发条件之一。
  2. vlm 请求体 options.repeat_penalty（默认 1.2）+ num_predict （默认 256）压制重复。
  3. subtitle-ocr 增加 max_result_chars（默认 200）：模型输出超长视为 异常（重复循环等），直接报错并跳过该帧。
• glm-ocr 调用结构：走 Ollama /api/chat，识别指令放系统提示词， 用户消息只携带图片（content 为空、images 传 base64），stream=True 逐行接收，stop: ["\n", "\n答", "答"] 命中即停止（输出首个换行即停 + 阻止“答：”式重复循环），temperature 默认 0.3、repeat_penalty 默认 1、num_predict（默认 256）随请求透传。
• gettext 标签防御性提取（2026-08）：若模型输出含 <gettext></gettext> 标签（旧提示词要求）则取第一个标签内文本，多个标签取第一个防重复循环； 未按格式输出时回退原文。当前默认提示词为"提取图像中的文字，不要描述 图片中的内容"（字幕流水线在 ocr-subtitle 工作流的 subtitle-ocr 节点参数 中显式指定，经 subtitle-ocr 透传给 vlm-ocr）。
• 每次调用 5 秒上限（2026-08 调整）：vlm 请求 stream=True 逐行读取， 每次调用整体受 5 秒截止时间约束（timeout_seconds 参数 / VLM_TIMEOUT_SECONDS，默认 5），超过即终止返回 failed，不再等待后续 流式块。
• 不做文本加工：除协议要求的 gettext 标签提取外，不再对模型输出做 过滤/去重等文本加工，结果原样使用，仅受长度上限约束。

VLM OCR 自适应并发（2026-08）

subtitle-ocr 逐帧调 vlm-ocr 时使用 nodes/adaptive_pool.py 的自适应线程池 弹性并发：

• 从 pool_min_workers（默认 1）起步，按滚动窗口（pool_window_seconds， 默认 10s）统计已完成任务的平均响应时间；
• 平均响应 < pool_fast_threshold（默认 0.3s）→ 线程数 +1（上限 pool_max_workers，默认 16）——服务端空闲就加大并发加速处理；
• 平均响应 > pool_slow_threshold（默认 1.0s）→ 线程数 -1（下限 1）—— 服务端变慢就退避，避免盲目并发压垮本地 Ollama；
• 结果按帧顺序返回，SRT 时间轴不受并发影响；worker 需无共享可变状态 （vlm-ocr 处理器为纯函数，线程安全）。

前端 OCR 框选

首页选择工作流后，若 DAG 中存在声明 crop 参数的节点（frame-extract）， 自动切换到框选面板：视频预览 + 拖动框选字幕区域 → 生成 crop 比例 → 框选完成后才可提交（未框选时提交按钮禁用）。矩形↔crop 换算为纯函数 （web/assets/crop.js，含 letterbox 处理），由 node 单测覆盖。

环境变量

变量	默认值	说明
WOV_DATA_DIR	<根>/data	数据目录
WOV_DB_PATH	<根>/data/wov.db	SQLite 路径
WOV_STORAGE_DIR	<根>/data/storage	上传与产物根目录
WOV_AUTO_SEED	1	启动时创建 demo 工作流
WOV_SCHEDULER_ENABLED	1	启动后台调度器
WOV_SCHEDULER_INTERVAL_SECONDS	1.0	调度轮询间隔
WOV_CLEANUP_ENABLED	1	开启孤儿数据定时清理
WOV_CLEANUP_INTERVAL_SECONDS	3600	孤儿清理扫描周期（秒）
WOV_CLEANUP_GRACE_SECONDS	3600	孤儿清理宽限期（秒）
WOV_BATCH_ENABLED	1	开启文件夹批量处理引擎（处理 source=batch 任务）
WOV_BATCH_INTERVAL_SECONDS	1.0	批量引擎轮询间隔
WHISPER_MODEL_PATH	见上	显式指定 whisper 模型路径
WHISPER_DEVICE	auto	转写设备
LLM_API_BASE	https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions	LLM 兼容接口
LLM_API_KEY	空（读 .env）	SiliconFlow Bearer Key，存于 gitignored 的 .env
LLM_MODEL	Qwen/Qwen3.6-35B-A3B	LLM 模型名
LLM_TIMEOUT_SECONDS	600	LLM 单请求超时
OLLAMA_HOST	http://192.168.123.70:11434	Ollama 服务地址
VLM_MODEL	glm-ocr:latest	VLM OCR 模型
VLM_PROMPT	提取图像中的文字，不要描述图片中的内容	OCR 提示词（字幕流水线在 ocr-subtitle 工作流的 subtitle-ocr 节点参数中显式指定同一提示词）
VLM_TIMEOUT_SECONDS	5	VLM 单请求整体超时上限（每次调用 5 秒，超时即终止；流式读取同样受此截止约束）
FFMPEG_BIN	空	显式 ffmpeg 路径（否则 PATH → imageio-ffmpeg）

启动

uv sync
uv run uvicorn wov_app.main:app --reload

访问：

http://127.0.0.1:8000/           应用中心（上传视频 → 字幕生成）
http://127.0.0.1:8000/tasks.html 任务管理
http://127.0.0.1:8000/admin.html 管理后台（工作流）
http://127.0.0.1:8000/workflow.html 工作流编排（DAG JSON）
http://127.0.0.1:8000/docs      API 文档

Python 环境与 uv 管理

• 统一使用 uv 管理虚拟环境和依赖，禁止直接使用 pip 修改依赖。
• 基础命令：uv sync（安装含 dev 组依赖）、uv run <command>、 uv add <package>、uv lock。
• 虚拟环境位于 .venv，测试依赖在 [dependency-groups] dev。
• 新增依赖时使用 uv add，不修改系统 Python 或全局环境。

孤儿数据清理

应用内置后台清理器（src/wov_app/maintenance.py），按周期自动清理死数据：

• 自动删除：无任务记录的上传/步骤残留目录；COMPLETED 且产物文件全部丢失、 超过宽限期（默认 1 小时）的任务记录（下载已全部 404）。
• 绝不自动删除：FAILED 任务（可重试）、QUEUED/RUNNING 任务、宽限期内的任务、 仍有产物文件的任务。
• 手动删除任务仅通过删除接口（DELETE /api/runs/{run_id}）或管理界面进行。

任务暂停/继续（2026-08）

• 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 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, 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)"。

文件夹批量处理（2026-09 更新）

本地版核心能力：不把视频上传到工作目录，直接读取用户所选文件夹下的全部 视频，逐个执行所选流水线。入口为批量处理页（web/batch.html，导航"批量处理"）， 后端为 src/wov_app/batch.py 的 BatchWorker（单线程轮询线程，处理 source=batch 的运行，与主调度器互不抢占）与 routers/batch.py。

• 路径选择：批量页点击"选择文件夹…"按钮弹出目录树选择器（懒加载），选完 回填只读路径框。浏览器拿不到所选文件夹的绝对路径，因此由本地后端提供目录 浏览：GET /api/batch/roots（Windows 盘符 / POSIX 根 + 家目录）、 GET /api/batch/dirs?path=（列直接子目录，隐藏目录过滤；不存在/不可读返回 空列表不报 500）。只暴露目录名，不返回文件内容。
• 创建任务时一次性定位（2026-09 起）：POST /api/batch/jobs {folder, workflow_id, recursive} 只扫描一次文件夹并把每个视频登记为 batch_videos 明细（PENDING/RUNNING/PAUSED/COMPLETED/FAILED/SKIPPED）。视频所在目录 （视频旁）若已存在文件名含视频名的字幕文件（.srt/.ass/.ssa/.vtt， list_sidecar_subtitles 判定，如 movie.CN.srt、movie.CN_dual_eye.ass）， 说明该视频已有字幕，创建即记 SKIPPED——不为它触发任何流水线。运行时 BatchWorker 只消费这批已定位的明细，不再重新扫描文件夹（运行期间新增/ 删除的视频不会改变本次任务的范围）。校验失败（文件夹不存在/未发布工作流/ 无版本/一个视频都没有）返回 422。
• 产物放在视频旁：每个视频处理完成后，把工作流 final_outputs 对应的最终 产物文件（字幕流水线即中文 .srt 与双目 .ass）复制一份到视频所在目录， 与 .mp4 放在一起（_place_products）。文件名对齐媒体库既有约定：中文字幕 存为 <视频名>.CN.srt、双目字幕存为 <视频名>.CN_dual_eye.ass（稳定无时间戳， _sidecar_product_name 映射，其余扩展名产物保留原文件名；同名目标直接覆盖）。 文件名含视频主名，下次批量扫描会命中"已有字幕"规则直接跳过该视频。
• 过程文件清理（2026-09 起）：视频收尾完成后删除该视频的整个工作空间与 run 记录（音频/分块/帧图/节点产物不留残），防止媒体库把切片数据当视频入库。 工作空间位于应用私有目录 data/storage/batch/<job_id>/<bv_id>/ （不再放视频同名文件夹），与用户视频库天然隔离；暂停/失败的视频保留工作空间 以便断点续跑。per-video 的 WorkflowScheduler 实例以该目录为 storage—— 完整复用 DAG 拓扑执行、产物表登记与断点续跑逻辑。
• 暂停/继续：POST /api/batch/jobs/{id}/pause 把任务置 PAUSED 并暂停当前 run（写 paused.flag；whisper 分块间检查、OCR 逐帧检查后中止，当前节点 执行完才停）；resume 恢复 QUEUED，引擎从断点继续——PAUSED 视频的 run 显式 resume 后从产物表续跑，未开始的视频接着处理。重启进程后 RUNNING 残留 run 由 recover_interrupted_runs 恢复，暂停的继续处理。
• 失败容错：单个视频失败（节点失败/文件缺失）记为 FAILED，批量任务继续 处理后续视频，结束后统计 done/failed；DAG 解析/任务级异常把任务置 FAILED。 重跑保留产物（2026-08，修复 run_e2b74e89e232 实测）：FAILED 视频重新处理 时不再 reset_run 清空产物记录，而是保留已完成节点的 artifacts 恢复 QUEUED， execute_run 从产物表跳过已完成节点、只重跑失败节点——extract/ocr 等长耗时 成果不浪费；配合 llm-filter/OCR 的节点级断点存档，失败节点自身也只重判未完成 条目。前端对"部分失败"（COMPLETED 且 failed>0）用红色徽章醒目标示。
• 产物下载：GET /api/batch/jobs/{id}/videos/{vid}/download?alias=<文件名> 解析并返回视频旁的字幕文件；旧版 batch.done.json 完成标记里的语义别名 （位于旧 work_dir）仍兼容可下载。详情/创建响应里每个视频的 finals 合并上述 两处来源。
• 孤儿清理保护：source=batch 的运行跳过自动清理——其 run 位于私有 storage/batch/... 下，普通孤儿逻辑会误判删除，且 _remove_run 还会删除 input_uri 的父目录（用户的整个视频文件夹）。
• 删除任务：DELETE /api/batch/jobs/{id} 清理数据库记录（含关联 run）与 应用私有工作空间残留；视频旁已放置的产物属于用户数据，保留不删。
• 环境变量：WOV_BATCH_ENABLED（默认 1）、WOV_BATCH_INTERVAL_SECONDS （默认 1.0）。

测试

• 测试以保证功能可用为目标，不强制 100% 行覆盖率（pytest 已移除 --cov-fail-under=100 门槛）；需要查看覆盖率时可手动追加 uv run pytest --cov=src --cov=nodes。
• 小改动只跑相关测试，避免每次都完整跑全量测试浪费时间；改动涉及 哪个模块就跑对应测试文件（如 uv run pytest tests/test_batch.py）， 确认相关用例通过、功能可用即可。完整跑全量测试只在改动影响面大时进行。
• 测试必须调用真实代码路径，不得在测试类中重写业务逻辑来模拟被测功能。
• 测试必须使用真实数据：真实音频（合法 WAV/PCM）、真实 JSON/数据库/文件； 禁止用占位字节（如 b"x"）或伪造结构冒充被测数据——假数据测试只能凑覆盖率， 无法验证真实行为，视为无意义测试。
• 只允许在 I/O 边界使用 mock/stub：文件系统、网络、子进程、环境变量、时间、 模型推理（重模型不进入单元测试；注入的假模型必须返回结构真实的分段， 且必须配套真实模型集成测试，见下）。
• 真实模型集成测试：使用真实 faster-whisper 模型 + 真实音频素材验证 端到端转写（tests/test_integration_whisper.py）；本地无模型或素材时跳过， 有则必须执行，作为对假模型单测的校准。
• 测试资产存放 testdata/：图片（ocr_text.png）、语音（speech_60s.wav） 等测试媒体一次性生成后入库，测试直接复用，禁止在测试执行时再生成； 缺失时测试跳过而非现场生成。大体积视频素材放 data/testdata/（gitignored）。OCR 相关资产： ocr_text.png（有文字）、ocr_notext.png（无文字帧）、subtitle_10s.mp4 （烧录 SUB 001@1-4s / SUB 002@6-9s 的 10s 测试视频）、test_real_hav_sub.png （真实视频字幕截图，VLM 集成测试期望识别出"还有没有什么困扰 或者奇怪的地方吗"）、 ocr_srt_run_ac7f480a3ccb.srt（真实任务 1666 条 OCR 输出，llm-filter 回归）、 frames_manifest_full.json + ocr_frames_full.json（真实任务 run_ac7f480a3ccb 全部 14236 帧的帧清单与逐帧 OCR 文本，多线程顺序测试常驻夹具；配合 ocr_srt_run_ac7f480a3ccb.srt 作为单线程确认基线，见 tests/test_subtitle_ocr_order_threading.py）。
• 开发流程强制 TDD（红-绿-重构）：任何新功能/修复必须先写失败测试（红）， 再实现最小代码让其通过（绿），最后重构保持整洁；不允许先写实现后补测试。
• 测试运行：uv run pytest；全部测试位于 tests/。
• 测试（无论是否测覆盖率）只保证代码路径被执行，不覆盖端口占用、防火墙、 权限等外部环境状态；端口问题用启动检查、端口检查与 uvicorn 冒烟测试补充。
• 本地出现 WinError 10013 / WinError 10048 时，先用 netstat -ano | findstr :<port> 确认是否有残留监听进程。

代码注释规范

• 本仓库所有源码（Python、JavaScript、HTML、CSS、TOML 等支持注释的文件） 必须配有详细中文注释，说明模块/文件职责、核心类与函数的作用以及关键逻辑， 确保后续维护人员无需通读全部实现即可快速理解工作原理。
• 新增或修改代码时，必须同步补充或更新对应注释；不得删除已有注释。
• 测试代码同样必须配有中文注释，说明每条测试验证的行为与覆盖的路径。
• JSON 数据文件（manifests/*.json）按 JSON 规范不支持注释，字段语义以 src/wov_sdk/models.py 的 NodeManifest 模型注释和本文档为准； 修改 JSON 字段时须同步更新文档。

目标运行环境

• 本服务的最终部署目标是 Linux，通常以 Docker/Kubernetes 容器运行。
• 当前 Windows 只作为本地开发环境，不允许在业务代码中写死 Windows 路径、 盘符或 Windows 专用命令。
• 路径处理统一使用 pathlib。
• ffmpeg 在 Linux 上可使用系统包，也允许通过 imageio-ffmpeg 使用内置 二进制，节点代码不能假设 ffmpeg 一定在 PATH。
• 测试必须可以在 Windows 和 Linux 上运行；涉及平台分支的代码应同时覆盖 两种路径解析。

Windows / PowerShell 执行规则

• 默认 shell 视为 Windows PowerShell 5.1；不要假设 Bash、zsh 或 PowerShell 7。 必要时先查 $PSVersionTable.PSVersion。
• 禁止把 Bash 语法交给 PowerShell：python - <<'PY'、cat <<EOF、export、 source、rm -rf、Bash 后台 & 等。
• PowerShell 中 & 是调用运算符；URL 或参数含 & 时整体单引号引用。
• 避免 PowerShell 5.1 下使用 Bash 风格 && / ||；顺序步骤用多行 PowerShell。
• 参数含空格、括号、中文、&|;><$ 或引号时默认用单引号。
• 外部程序路径可能有空格时，用 & 'C:\path with spaces\tool.exe' arg1。
• 文件操作优先 PowerShell 原生命令和 -LiteralPath。
• 复杂 Python 不用 python -c；涉及 SQL、JSON、中文、反斜杠路径、换行或 多层引号时，用仓库脚本或临时 .py 文件。
• 禁止在 PowerShell 用 Bash here-doc。临时传 Python 源码只允许 PowerShell here-string，且尽量保持 ASCII。
• Python 源码含中文常量时，不通过 PowerShell 管道传给 python -；用 UTF-8 脚本文件、仓库脚本或 \uXXXX。
• 搜索文本/文件优先 rg / rg --files。
• 数据库或生产内容写操作前先查询当前数据；写入必须有明确筛选条件，禁止 无条件 DELETE / UPDATE。
• 同一 PowerShell 命令连续失败两次后，停止微调长命令；改短命令、脚本文件、 数组 splatting 或分步验证。

关键设计约束（北极星不变式）

• 节点之间不直接调用，只通过产物 URI 交换数据；中间产物落在共享存储 （data/storage），不放在节点模块内部。
• 工作流必须是数据文件或数据库记录（workflow_versions 表存 DAG JSON）， 不允许把步骤顺序写死在应用代码里。
• 节点注册表是节点调用的唯一入口；API 与调度器不绕过 registry 直接执行 节点逻辑。
• 协议数据模型（wov_sdk）要长期稳定，宁可先少做功能，也不轻易改协议。
• 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）、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

• 由原 7 个独立仓库合并：wov-api、wov-web、wov-sdk、wov-node-echo、 wov-node-ffmpeg、wov-node-whisper、wov-node-llm、wov-node-ass。
• 删除内容：NodeManager（子进程生命周期）、节点 HTTP 服务端 （wov_sdk.server）、节点注册/实例管理 API 与页面、node_instances 表、 各节点的 __main__ 进程入口。
• 保留内容：协议数据模型、工作流 DAG 数据化、调度拓扑执行、上传/进度/下载/ 重试 API、静态前端、SQLite Repository 层、本地优先模型加载。