| name | review-canvas |
| description | 生成播客审查画布数据。根据当前工作区中的音频、转录、QA 报告和剪辑结果，
产出固定格式的 review_data.json，供右侧审查画布直接读取。
触发词：审查画布、review data、审查稿、生成播客审查
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| triggers | ["review canvas","审查画布","review data","审查稿","生成播客审查"] |
审查画布数据生成
目标：在当前 workspace 根目录写出一个严格合法的 review_data.json，并与 PodcastCut 审查页直接兼容。
必须遵守
- 这是生成播客审查稿的首选 skill；当用户说“分析并生成审查稿 / 审查画布 / review data / 找出该删的内容”时，应直接使用本 skill
- 输出文件固定为
review_data.json
- 格式必须符合
review_data.schema.json
- 文件必须是合法 JSON，不要加 Markdown 代码块或注释
sentences、blocks、fineEdits 的数据模型与 podcastcutai 审查画布一致- 优先使用本 skill 目录中的 DashScope FunASR 做真实转录；只有 DashScope 明确失败时，才允许回退到 OpenRouter Gemini 转录能力
- 不要临时探测 whisper、speech_recognition、sox 或其他随机工具
- 只要 DashScope FunASR 或 OpenRouter Gemini 中至少一个可用，就不允许只生成空壳
review_data.json
- 只有在你已经明确尝试过 DashScope FunASR，必要时也尝试过 OpenRouter Gemini，并拿到了可说明的失败原因时，才允许退回最小可用版本；此时必须把失败原因写给用户
推荐输入来源
优先读取当前 workspace 中已有文件，如果某些文件不存在就跳过：
- 原始或处理后的音频：
*.mp3, *.m4a, *.wav
- 转录：
transcript.json
- 质检：
qa_signal.json, qa_ai.json, qa_report.json
- 剪辑片段：
delete_segments.json
固定执行路线
生成真实审查稿时，按下面顺序执行，不要跳成“先写空稿再说”：
- 在 workspace 中定位主音频文件，优先：
*.m4a、*.mp3、*.wav
- 直接执行本 skill 自带脚本生成真实审查稿，不要临时手写新脚本：
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/.venv/bin/python \
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/skills/review_canvas/generate_review_data.py \
./你的音频文件.m4a
如果用户已经明确告诉你说话人数，再追加参数，例如：
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/.venv/bin/python \
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/skills/review_canvas/generate_review_data.py \
./你的音频文件.m4a \
--speakers 3
- 这个脚本会自动完成：
- 使用本 skill 目录中的
review_asr.py
- DashScope FunASR 优先转录
- 必要时回退到 OpenRouter Gemini
- 生成
transcript.json
- 生成
review_data.json
- 最后验证
review_data.json
DashScope / OpenRouter 约束
真实转录时，必须复用本 skill 目录中的实现：
- 转录：
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/skills/review_canvas/review_asr.py
其中：
review_asr.py 已经内置了优先级：DashScope FunASR -> OpenRouter Gemini fallback- 所以当你要转录时，应直接调用本 skill 里的实现，不要自己重新发明转录方式
- 对 review 任务来说，优先调用本 skill 自带的
generate_review_data.py；它内部只调用本 skill 目录中的模块
- 如果用户没有明确提供说话人数，不要硬编码
--speakers 2；优先让 DashScope 自行分离
执行 Python 时统一使用：
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/.venv/bin/python
不要：
- 自己去找
whisper
- 自己安装包
- 用随机音频工具拼一个伪 transcript
- 因为懒得转录就直接写
sentences: []
如果需要调用这些 backend 模块，应通过项目虚拟环境显式 import 它们，然后把结果落成：
transcript.jsonreview_data.json
目标结构
顶层字段固定为：
{
"audio_url": "output.mp3",
"audio_duration": 111.4,
"sentences": [],
"blocks": [],
"fineEdits": []
}
字段约束
1. sentences
idx：从 0 开始连续编号speaker：说话人名，如果未知可用 说话人1text：该句完整文本startTime / endTime：秒timeStr：m:sswords：字词级数组，格式 {t, s, e}isAiDeleted：是否建议删除deleteType：可选，例如 off_topic, tech_debug, pre_showblockId：如果属于某个粗剪块，则引用对应 block 的 idfineEdit：可选，是该句最主要的一条精剪摘要
可选字段规则：
- 如果没有值，就直接省略字段
- 不要把
blockId 写成空字符串、0、null 或 false
- 不要把
deleteType 写成空字符串
fineEdit 只有在该句确实有精剪建议时才出现
2. blocks
- 每个 block 表示一段连续删除区间
range 是句子索引区间，闭区间，例如 [3, 5]type / topic / reason 要可读duration 用 m:ssdurationSeconds 用秒startTime 用块起点秒数enabled 默认写 true
3. fineEdits
- 每一条代表一句中的一个精剪点
sentenceIdx 指向 sentences[idx]type 可用 silence, stutter, consecutive_filler, repeatdeleteText / keepText 不确定时也要保留为空字符串，不能缺字段ds / de 为删除时间范围enabled 默认写 true
生成策略
- 先尽可能从现有
transcript.json / QA 文件提取事实数据
- 如果缺少
transcript.json，先调用 DashScope FunASR 真实转录；若它失败，再回退 OpenRouter Gemini
sentences 必须优先来自真实转录结果；文本清理、删除建议、块和精剪判断由 Claude agent 自己完成；第一版允许 blocks 为空、fineEdits 为空，但不要让 sentences 为空- 如果能识别明显无效段落，例如录前测试、技术调试、长静音、连续口头停顿，可以标成删除建议
audio_url 尽量写当前 workspace 里实际存在的音频文件名，优先：
output.mp3podcast_edited.mp3upload.mp3- 其他实际存在的音频文件
- 如果 DashScope FunASR 和 OpenRouter Gemini 都实际失败，允许回退最小版；但必须在回复里明确写出失败原因，例如 API key 缺失、上传公网 URL 失败、DashScope 任务失败、OpenRouter 返回非 JSON、音频格式不支持等
生成后校验
写完后必须再次读取并验证 review_data.json：
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/.venv/bin/python \
/Users/lincolnwang/podcastcut-skills/webapp/backend/skills/review_canvas/validate_review_data.py \
review_data.json
如果校验失败，继续修正直到合法。
