cat-shark
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为评估"更便宜的 LLM 能否替换 llm-translate 默认模型"新增真实数据驱动的 评测工具（不 mock 模型，直接调用生产节点实现，模型仅作为 params 变量）： - scripts/build_translate_eval.py：把 ocr-subtitle 的中文烧录字幕产物与 learn-translate 的日语 whisper ASR 按时间配对，产出候选池； - scripts/build_segment_eval.py：改为**窗口级**配对（一条中文基准字幕 + 其时间窗内 1-3 条日语 cue）。逐条配对不可用——烧录字幕是按屏幕合并的 整行，与 whisper 的 cue 切分不同，直接逐条对照会被基准错位污染； - scripts/bench_translate_models.py：对每个模型跑完整片、记录单次调用耗时 与 token、输出窗口级多模型对照表供人工 review；VL 模型需剔除 enable_thinking（Qwen3-VL 不接受该参数，生产代码固定携带）； - scripts/run_translate_bench_queue.py：批量评测队列； - tests/test_translate_model_bench.py：评测数据契约与对照输出一致性测试 （含先红后绿修复：stdout 与 markdown 两套输出格式漂移）； - testdata/translate_eval/：候选池、窗口池与 124 窗口人工评测集资产。 评测结论见 data/experiments/translate_models/REPORT.md（gitignored）。
VRSub
为视频生成 VR 双眼字幕的单体应用：API、调度器与全部节点在同一进程内运行， 单仓库、单环境、单命令启动。由原分布式 WOV 多仓库合并而来，详细约定见 AGENTS.md。
快速开始
uv sync
uv run uvicorn wov_app.main:app --reload
访问 http://127.0.0.1:8000/ 上传视频，自动执行"提音 → 转写 → 翻译 → ASS"。
- 模型权重本地优先：把 whisper 模型放在
model/faster-whisper-large-v3（含model.bin）即可完全离线运行。 - LLM 翻译默认使用 SiliconFlow（
Qwen/Qwen3.6-35B-A3B），API Key 放在 gitignored 的.env（LLM_API_KEY=sk-...），启动时自动加载；也可用LLM_API_BASE/LLM_MODEL环境变量覆盖。
目录
| 路径 | 说明 |
|---|---|
src/wov_sdk/ |
协议数据模型（与分布式版兼容） |
src/wov_app/ |
应用层：API、注册表、调度器、数据库 |
nodes/ |
进程内节点实现（echo/ffmpeg/whisper/llm/ass） |
manifests/ |
节点清单 JSON |
web/ |
静态前端 |
model/ |
本地模型权重（gitignored） |
data/ |
SQLite 与存储（gitignored） |
tests/ |
测试（100% 行覆盖率） |
测试
uv run pytest
与分布式版的关系
- 协议数据模型、工作流 DAG 数据化、调度拓扑执行保持不变。
- 已移除：子进程节点、节点 HTTP 协议、节点注册/实例管理、TTL 回收。
- 未来回退分布式时，只需为
registry.invoke重新加上进程边界。