cat-shark
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把 AGENTS.md（545 行）中的项目知识按性质拆开，只留下对代理的要求： - AGENTS.md（176 行）只写规则：读文档指引、提交许可、等待规则、TDD、 测试规则（模块边界/三段结构/功能覆盖优先）、注释规范、目标运行环境、 PowerShell 规则、文档维护规则； - 项目信息新建 docs/ 专题：architecture、node-protocol、workflows、 configuration、operations、testing、decisions； - README 改为项目索引（定位、快速开始、文档导航、目录、工作流、结论摘要）； - 修正旧文档错误：README 的"详细约定见 AGENTS.md"与"100% 行覆盖率" （pytest 已移除该门槛）；环境变量表补齐 WOV_AUTO_VAD 等 3 项。 新增 scripts/check_doc_links.py 校验相对链接与锚点，当前 14 个文档全部可达。
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# 内置工作流
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工作流是**数据**：默认定义存放在 `workflows/*.json`，启动时由 seed 写入
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workflow_versions 表；切换模型或调整链路只改数据，不改代码。
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## 工作流一览
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| ID | 名称 | 链路 | 说明 |
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| `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 |
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| `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 |
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| `learn-translate` | 学习资料转译+翻译字幕 | 提音 → 转写(decode_full) → LLM 翻译 → ASS | 面向讲解/学习类视频；应用 decode_full 无 VAD 整段解码 + 日语幻觉清洗，优先"说了的话不漏"（弱语音/快速讲解召回），再由幻觉清洗移除无语音段长套话 |
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## 工作流参数标注约定
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JSON 不支持注释，因此"参数理由"以节点 `params` 内 `_note_<参数名>` 键存放
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（`_` 前缀说明键，节点执行时只读真实参数键、忽略 `_note_*`，零运行影响）；
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节点级参数手册放 `params._node_help`（多行字符串，含关键参数解释与正反例）。
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`WorkflowNode.from_dict` 会完整保留 params 全部键（不清洗未知键），seed 入库/
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前端展示均不丢。查看方式：管理后台/工作流编排页打开工作流 definition JSON
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即可见每个参数旁的理由说明。该约定由 learn-translate 示范，可复用到任何工作流。
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## decode_full 与幻觉/呻吟清洗
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**decode_full 参数**（faster-whisper 节点）：默认 `false`（保持 VAD 现状）；
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置 `true` 时强制无 VAD 整段解码并跳过自动 VAD 分析，救回被 silero VAD 当非语音剔除的
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弱语音/呻吟/BGM 混叠人声（实测 savr-1054 全片 115 条 → 340 条），副作用为无语音段
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长时寒暄幻觉，处理方式：whisper 转录后立即**连带时间戳把整条 cue 删除**（剩余重编号，
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见 `nodes/subtitle_cleanup.py` 的 `clean_japanese_hallucinations`），不留下 `-` 占位污染
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下游（占位会渲染进 ASS 成可见减号）；llm-translate 翻译后同样整条删除中文长时寒暄
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幻觉（`clean_srt_text`）。短时（≤15s）相同词可能是剧情真实道晚安，保留。
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**短呻吟过滤**（2026-09）：decode_full 救回的弱语音中混有大量**纯语气词碎片**
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（あ…/ん?/はぁ…/あ!あ!/んふふ 等 ≤3 假名），影响字幕观感；whisper 转录后按
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'全部字符 ∈ 纯呻吟字符集合（`MOAN_CHARS`）且有效假名数 ≤ `short_moan_max_chars`（默认 3，设 0 关闭）'
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判据**整条删除**（`remove_short_moan_entries`）。集合刻意排除 そ/こ/ね/や/ば/だ
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等假名，真实短对话（そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ）天然不命中。仅 decode_full
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生效，learn-translate 等 VAD 链路不受影响。
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调研过程与结论见 [调研-whisper漏句与decode_full验证.md](./调研-whisper漏句与decode_full验证.md)。
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## 切换模型不改代码
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- 模型是工作流 DAG 中 asr 节点的 `model_path` 参数（**数据**），内置工作流
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均已显式声明：learn-translate 用 `faster-whisper-large-v2`，
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zh-direct 用中文直出模型。
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- 切换模型 = 改 `workflows/*.json` 或管理页面 DAG JSON → 保存新版本 → 发布，
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全程不涉及代码；新库启动时从 JSON 重新 seed。
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- 默认工作流定义存放在 `workflows/*.json`（数据文件），代码只负责加载。
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- 模型解析顺序与本地权重目录见
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[node-protocol.md](./node-protocol.md#模型权重解析本地优先)。
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## 最终产物命名
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最终产物按 `上传文件名.标识.时间戳` 命名（如 `test01.zh-CN.20260815123000.srt`），
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标识优先取节点的 `target_language` 参数，否则用产物别名。**审查 R03 修复**：
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保留节点原始文件及 URI，把成品副本存入 `runs/<run_id>/finals/output-<编码别名>/`；
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时间戳固定取 run 创建时间，重复收尾覆盖相同路径，多个别名分目录避免冲突。
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复制先写同目录临时文件，再原子替换目标，失败不登记残缺文件；`final_outputs`
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声明的引用或文件缺失时任务失败，不能标完成。旧版本原文件已改名但最终别名记录
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仍指向有效文件时允许复用；原文件与成品都丢失时明确报错。批量场景下成品还会
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复制到视频旁，命名约定见 [operations.md](./operations.md#文件夹批量处理)。
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## 相关文档
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- 节点参数与 I/O：[node-protocol.md](./node-protocol.md)
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- 默认模型选择与例外：[decisions.md](./decisions.md)
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- 环境变量（`LLM_MODEL` 等）：[configuration.md](./configuration.md)
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