cat-shark
a032855210
两部分同属字幕质量优化，共用 llm.py 翻译链路：
1) 长时寒暄幻觉词清洗（nodes/subtitle_cleanup.py）
对展示时长超过阈值（默认 15s，实测 30s 幻觉占位 vs 2s 真实词的分界）
且文本含收尾/开场寒暄（晚安、感谢观看等）的字幕，文本替换为 '-'，
由后续过滤流程移除；短时寒暄（如剧情中真实互道晚安）保留不误删。
写文件前调用 。
2) 专名/隐语不直译（nodes/proper_nouns.py）
片假名专名（人名/品牌/角色）与成人语境隐语是 LLM 误译重灾区：
- ジンゴ 被误译成'芒果'、カンタくん 被保留日文而非音译；
- マンゴー/バナナ/リンゴ/金玉/おまんこ/ちんちん 等在色情语境中
是生殖器官代称，字面直译严重错译。
整理三张规则表（专名/拟声词/成人隐语，用户提供隐语表），
检测原文命中后动态注入翻译提示词，
让 LLM 按正确语义处理。文档见 docs/proper_nouns.md。
测试（红→绿）：
- tests/test_hallucination_mask.py：长时掩码/短时保留/非寒暄保留/阈值边界
- tests/test_proper_nouns.py：专名命中/拟声词/成人隐语/真实数据集成
- 真实 LLM 集成测试（完整 1440 行翻译 + 清洗 + 专名注入）通过
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。