cat-shark
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批量引擎改为「分块流水线」：视频按 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（默认 8）分组， 组内按 DAG 拓扑序跑完全部视频（全部 extract → 全部 ASR → 全部翻译 → 全部 ASS） 再进入下一组，本地模型每组只加载一次、卸载一次，而不是每个视频来回加载卸载； 产物仍按组增量落到视频旁。调度器新增 execute_run(run_id, stop_after=节点)： 该节点完成后任务保持 RUNNING 不收尾，下一次调用从产物表跳过已完成节点继续， 用于实现阶段边界。 - nodes/llm.py：翻译节点结束释放本机 Ollama 显存（node 参数 unload_after > LLM_UNLOAD_AFTER > 本机 loopback 端点默认卸载，云端端点不卸载；卸载失败只告警）， 新增 keep_model.flag 语义（阶段内保持常驻）与 release_local_model()； 新增节点内暂停（按批 20 行检查 paused.flag，抛 PauseRequested，调度器保持 PAUSED）。 - src/wov_app/batch.py：分组阶段执行与阶段末统一释放显存；失败视频只在它失败 节点的那个阶段重试（避免 LLM 已常驻时重跑 ASR 抢显存）；任务没有明细时保持 QUEUED 等登记完成、仍有未完成视频时置回 QUEUED 自愈（原先留 RUNNING 会卡死： 引擎只拾取 QUEUED，任务停在“运行中但没人推进”）；无失败视频时删除任务级空目录； 每个阶段开始前清理 paused.flag / keep_model.flag，避免强杀残留影响后续阶段。 - src/wov_app/config.py：新增 WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE（设为 1 即旧的每视频全链路）。 - 任务列表与批量页分工：GET /api/runs 默认排除 source=batch（一个批量任务会产生 N 条单视频 run，会把 20 条窗口占满；且任务管理页的暂停/重试/删除对批量 run 语义不成立），需要排查时用 include_batch=1；作为补偿批量页详情新增阶段列 （阶段 i/N · 中文标签，由该视频 run 的 current_node_id 在 DAG 拓扑序中的位置 推导，节点类型映射中文标签）。阶段只有节点边界粒度，句级进度不落库、只在日志。 - 顺带纳入此前未提交的批量僵尸状态恢复：recover_interrupted_batch_jobs 除 RUNNING 外也把「COMPLETED 但仍含未结束视频」的任务置回 QUEUED；fix_zombie_batch_jobs.py 改为按条件扫描并支持 --apply 预览；批量页明细只列本批真正处理过的视频。 测试新增/更新：分块流水线调用顺序（组内按节点跑完再下一组）、每组只释放一次模型、 阶段内保持常驻标志、翻译按批暂停、失败视频不跨阶段推进、任务无明细/中途登记视频时 置回 QUEUED、任务工作空间与残留信号清理、任务列表默认过滤批量 run、详情阶段字段、 前端阶段列渲染；全量 507 passed（唯一失败为既有素材缺失的 integration 用例）。
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# 配置与启动
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## 启动
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```bash
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uv sync
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uv run uvicorn wov_app.main:app --reload
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访问：
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http://127.0.0.1:8000/ 应用中心（上传视频 → 字幕生成）
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http://127.0.0.1:8000/tasks.html 任务管理
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http://127.0.0.1:8000/batch.html 批量处理（按文件夹）
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http://127.0.0.1:8000/admin.html 管理后台（工作流）
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http://127.0.0.1:8000/workflow.html 工作流编排（DAG JSON）
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http://127.0.0.1:8000/docs API 文档
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```
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## 环境变量
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| 变量 | 默认值 | 说明 |
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| `WOV_DATA_DIR` | `<根>/data` | 数据目录 |
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| `WOV_DB_PATH` | `<根>/data/wov.db` | SQLite 路径 |
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| `WOV_STORAGE_DIR` | `<根>/data/storage` | 上传与产物根目录 |
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| `WOV_AUTO_SEED` | `1` | 启动时创建内置工作流 |
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| `WOV_SCHEDULER_ENABLED` | `1` | 启动后台调度器 |
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| `WOV_SCHEDULER_INTERVAL_SECONDS` | `1.0` | 调度轮询间隔 |
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| `WOV_CLEANUP_ENABLED` | `1` | 开启孤儿数据定时清理 |
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| `WOV_CLEANUP_INTERVAL_SECONDS` | `3600` | 孤儿清理扫描周期（秒） |
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| `WOV_CLEANUP_GRACE_SECONDS` | `3600` | 孤儿清理宽限期（秒） |
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| `WOV_BATCH_ENABLED` | `1` | 开启文件夹批量处理引擎（处理 source=batch 任务） |
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| `WOV_BATCH_INTERVAL_SECONDS` | `1.0` | 批量引擎轮询间隔 |
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| `WOV_BATCH_STAGE_GROUP_SIZE` | `8` | 批量「分块流水线」分组大小：每组视频按节点顺序跑完全部阶段（全部 extract → 全部 ASR → 全部翻译 → 全部 ASS）再进入下一组，本地模型每组只加载一次；设为 1 等价于每个视频各跑完整链路（产物逐视频落地最及时） |
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| `WOV_AUTO_VAD` | `1` | 开启每视频自适应 VAD 调参（详见 [adaptive_vad.md](./adaptive_vad.md)） |
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| `WHISPER_MODEL_PATH` | 见 [模型权重解析](./node-protocol.md#模型权重解析本地优先) | 显式指定 whisper 模型路径 |
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| `WHISPER_DEVICE` | `auto` | 转写设备 |
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| `LLM_API_BASE` | `https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions` | LLM 兼容接口 |
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| `LLM_API_KEY` | 空（读 `.env`） | SiliconFlow Bearer Key，存于 gitignored 的 `.env` |
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| `LLM_MODEL` | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | LLM 模型名（默认值与例外说明见 [decisions.md](./decisions.md#翻译模型默认值切换与-subtitle-correction-例外)） |
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| `LLM_TIMEOUT_SECONDS` | `600` | LLM 单请求超时（llm-filter 内部默认 60） |
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| `LLM_UNLOAD_AFTER` | 空（按端点自动） | llm-translate 结束后是否卸载本地模型：空=端点在本机时卸载（把显存让给后续 whisper 等节点）、`1` 强制卸载、`0` 关闭；节点参数 `unload_after` 优先级更高 |
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| `OLLAMA_HOST` | `http://192.168.123.70:11434` | Ollama 服务地址 |
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| `VLM_MODEL` | `glm-ocr:latest` | VLM OCR 模型 |
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| `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） |
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| `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） |
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| `FFMPEG_BIN` | 空 | 显式 ffmpeg 路径（否则 PATH → imageio-ffmpeg） |
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## Python 环境与 uv 管理
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- 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。
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- 基础命令：`uv sync`（安装含 dev 组依赖）、`uv run <command>`、
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`uv add <package>`、`uv lock`。
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- 虚拟环境位于 `.venv`，测试依赖在 `[dependency-groups] dev`。
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- 新增依赖时使用 `uv add`，不修改系统 Python 或全局环境。
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## 相关文档
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- 本地模型权重目录：[node-protocol.md](./node-protocol.md#模型权重解析本地优先)
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- 运维语义（清理、暂停、批量）：[operations.md](./operations.md)
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