video-editing-and-subtitles

name	video-editing-and-subtitles
description	影片去靜音剪輯與字幕精修工作流。當使用者要求「剪影片」「上字幕」「剪去沒聲音片段」「做 SRT 字幕與純文字稿」但不需要生成完整 YouTube 描述/封面/標題候選時，請使用此技能。此技能提供了標準的去靜音、語音轉錄、詞彙自動替換、提取疑慮術語供確認、以及最終輸出打包的標準化流程。

影片去靜音剪輯與字幕精修工作流

本技能適用於精簡版的影片處理需求，旨在快速剪去靜音片段、轉錄精準字幕，並透過人工確認關鍵術語以交付最高品質的影片、SRT 字幕及純文字稿。

前置工具與環境

• ffmpeg：在 PATH 中。
• auto-editor：可執行 python -m auto_editor（版本 29+）。
• Groq API Key：設定於環境變數 GROQ_API_KEY 或存在於 ~/.groq_api_key。
• 自訂 Python 腳本（均位於 skills/）：
  • skills/smart-cut/scripts/smart_cut.py
  • skills/audio-to-srt/scripts/transcribe_groq.py
  • skills/audio-to-srt/scripts/resegment.py
  • skills/audio-to-srt/scripts/apply_vocab.py
  • skills/audio-to-srt/scripts/validate_srt.py
  • skills/audio-to-srt/scripts/srt_to_txt.py
  • skills/video-editing-and-subtitles/scripts/find_dubious_terms.py
  • skills/video-editing-and-subtitles/scripts/finalize_subtitles.py

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標準化工作流程

Step 1：建立工作區與複製影片

1. 決定內部影片代號，例如 <video-id> (如 antigravity-ep06)。
2. 建立目錄 raw/<video-id>/ 及 working/<video-id>/。
3. 將原始影片複製為 raw/<video-id>/原始.mp4。

Step 2：智慧去靜音剪口播 (smart-cut)

執行 auto-editor 進行無聲剪除：

python "skills/smart-cut/scripts/smart_cut.py" \
  "raw/<video-id>/原始.mp4" \
  --out "working/<video-id>/<video-id>.cut.mp4" \
  --threshold 0.05

(可根據口播人聲停頓調整 threshold 門檻在 0.04 ~ 0.06 之間，margin 預設 0.2s)

Step 3：音訊擷取與語音轉錄 (audio-to-srt)

1. 從 cut 後的影片擷取 16kHz mono wav 音訊：

   ffmpeg -i "working/<video-id>/<video-id>.cut.mp4" -vn -ar 16000 "working/<video-id>/<video-id>.cut.wav" -y
   

2. 上傳 Groq Whisper 進行 STT（大檔會自動以低位元率壓縮上傳）：

   python "skills/audio-to-srt/scripts/transcribe_groq.py" \
     "working/<video-id>/<video-id>.cut.wav" \
     --out "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.groq.json"
   

3. 依 word-level 時間戳重新精細斷句：

   python "skills/audio-to-srt/scripts/resegment.py" \
     "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.groq.json" \
     --out "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.raw.srt"
   

4. 機械式套用基礎詞彙替換：

   python "skills/audio-to-srt/scripts/apply_vocab.py" \
     "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.raw.srt" \
     --out "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.vocab.srt"
   

Step 4：疑慮術語擷取與人工勘誤 (核心要求)

1. 執行篩選腳本，提取關鍵字（如 Antigravity、Claude、Gemini、Gems、clasp 等）以及常見音譯錯字的片段：

   python "skills/video-editing-and-subtitles/scripts/find_dubious_terms.py" \
     "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.vocab.srt" \
     --out "working/<video-id>/_subtitles/dubious_terms.md"
   

2. 與使用者核對：讀取生成的 dubious_terms.md，將有疑慮的段落列在對話中，詢問使用者如何修正。
3. 套用使用者更正：執行 finalize_subtitles.py 套用自訂更正規則（多個更正可多次指定 --replace 參數，亦支援特定段落更正如 390:AGE->Agent）：

   python "skills/video-editing-and-subtitles/scripts/finalize_subtitles.py" \
     "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.vocab.srt" \
     --out "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.clean.srt" \
     --replace "舊字->新字" \
     --replace "段號:特定舊字->新字"
   

Step 5：驗證與打包輸出

1. 執行時間碼格式驗證：

   python "skills/audio-to-srt/scripts/validate_srt.py" \
     --raw "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.vocab.srt" \
     --clean "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.clean.srt"
   

2. 產生字幕純文字稿：

   python "skills/audio-to-srt/scripts/srt_to_txt.py" \
     "working/<video-id>/_subtitles/<video-id>.clean.srt" \
     --out "working/<video-id>/<video-id>.txt"
   

3. 建立輸出目錄：output/<影片標題> [<AgentName>]/ (AgentName 可為 Codex 或 Claude)。
4. 將成品複製更名至輸出目錄：
   • 影片：output/<標題> [<AgentName>]/<標題>.mp4
   • 字幕：output/<標題> [<AgentName>]/<標題>.srt
   • 文字：output/<標題> [<AgentName>]/<標題>.txt

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踩坑與注意事項

• 路徑中括號處理：PowerShell 對於包含中括號（如 [Codex]）的路徑很敏感，執行檔案操作指令時，建議一律加上引號並使用 -LiteralPath 參數。
• 特定段落更正：如果某個詞彙（如 Gem ➡️ Gems）在大部分情況需要修正，但在某些特定上下文（如 Gemini）不可動，請使用段落前綴限定替換範圍，例如 390:AGE->Agent。