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hmo cf5004cf6a Clean up: remove junk files, update docs

- Delete: build scripts, old docs (README_BUILD, design.md, proposal.md, etc.)
- Update README.md and docs/ARCHITECTURE.md to reflect new architecture
- Keep run_lesson1.bat/py, start.bat, config.ini

2026-05-03 03:30:24 +08:00

2.6 KiB

Raw Blame History

架构设计

1. 核心原则

CLI 和 GUI 共用同一套底层类库，仅在表示层有差异：

CLI：命令行参数输入，日志输出到终端
GUI：PySide6 界面，参数输入界面化，日志输出到文本区

2. 项目结构

lesson-highlights/
├── src/
│   ├── main.py              # GUI 入口
│   ├── gui.py               # GUI（参数输入 → 调用底层）
│   ├── cli.py               # CLI 入口
│   └── core/                # 共享底层
│       ├── __init__.py
│       ├── ppt_parser.py    # PPT 解析 + LLM clips 提取
│       ├── pipeline.py      # 视频处理流水线
│       ├── subtitle.py      # 字幕生成
│       ├── video.py         # 视频处理（提取/合并/烧录）
│       ├── llm.py           # LLM 调用
│       ├── corrections.py    # 术语纠正
│       ├── constants.py     # 常量配置
│       └── errors.py        # 错误处理
├── config.ini               # API 配置（不提交 git）
├── config.ini.example      # 配置模板
├── start.bat               # GUI 启动器
├── run.bat                 # 通用 CLI 启动器
└── run_lesson1.bat        # 预设课程示例

3. 核心模块

`parse_ppt_to_config()`

一键完成 PPT → clips 配置的完整流程：

PPT 解析：提取文本和知识点
Whisper 转录：视频 → full_transcript.json
LLM 校正：批量校正 → corrected_transcript.json
LLM 提取片段：根据知识点定位视频片段 → clips
重叠合并：合并重叠片段

`Pipeline`

视频处理流水线：

extract：按时间戳提取片段
transcribe：逐片段 Whisper 转录
correct_titles：LLM 标题纠正
generate_subtitles：生成双轨字幕
merge：合并片段
burn：烧录字幕

4. 数据流

视频 + PPT
    ↓
parse_ppt_to_config()
    ↓
config = {
    "video_src": ...,
    "clips": [{"title": ..., "start": ..., "end": ...}, ...],
    "output_dir": ...,
    "term_corrections": {...}
}
    ↓
Pipeline(config).run()
    ↓
final.mp4

5. 配置来源

API 配置统一从 config.ini 读取，不硬编码在代码中。

CLI 支持参数覆盖：

--api-key
--api-host
--verbose

6. 状态持久化

中间结果保存在 output/intermediates/：

full_transcript.json - 原始转录
corrected_transcript.json - LLM 校正后
ppt_knowledge_and_cleaned.json - PPT 知识点和清理后文本

复用时检测 checkpoint，避免重复 LLM 调用。

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