SRT 字幕校对器

痛点：ASR 转写后的字幕修复困境

当我们使用剪映、Whisper 或飞书妙记等工具生成 .srt 字幕时，机器转写往往带来大量同音错别字、英文专名被识别成中文乱码（如 ChatGPT 变成 CAD GPT），以及口吃或断句粘连。手动在时间轴上逐句修改不仅耗时，还极易误触时间码或打乱条目顺序。

核心机制：确定性替换与独立复核

该技能采用“模型判断 + 脚本执行”的工程化工作流，确保修正过程可控且不破坏原文件结构。

• 全量通读与错误识别：先读取完整 SRT 文件，避免局部误判。识别常见 ASR 错误，如“算力”误识为“算例”、“Claude Code”误识为“close code”。
• 整行精确映射：将每条修正构建为 原始文本行 -> 修正后文本行 的完整字符串映射，而非依赖容易偏移的条目编号。
• 确定性套用：通过 apply_proofread.py 脚本执行替换。脚本内置唯一性断言，若某行未精确匹配或重复出现则会直接报错退出，同时原样透传所有时间码头与序号。
• 独立复核：使用 verify_srt.py 对结果进行交叉验证，断言时间戳 diff 为 0，且文本差异数等于修正条数。

适用边界与红线

该工具是纯粹的“文本校对器”，并非字幕重制工具。在使用时必须严格遵守以下红线：

• 绝对不动时间与结构：--> 时间戳、条目编号、顺序均原样保留。
• 标点与语气词保留：不修改任何标点符号；保留“呃”、“然后”等自然语气词，仅去除真正的口吃重复（如“我我” -> “我”）。
• 低置信度标注：对于模糊的品牌名或专有名词，脚本会保留原文并在交付清单中标注“待确认”，避免盲目覆盖。