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name: videocut-clip-oral
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description: 口播视频转录和口误识别。生成审查稿和删除任务清单。触发词：剪口播、处理视频、识别口误
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metadata:
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version: "1.0.0"
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alias: "videocut:剪口播"
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input: 视频文件 (*.mp4)
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output: 转录JSON、审查稿、删除任务TodoList
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pos: 转录+识别，到用户审核为止
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架构守护者：一旦我被修改，请同步更新：
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1. ../README.md 的 Skill 清单
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2. /CLAUDE.md 路由表
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# 剪口播
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> 转录 + 口误/静音识别 → 生成审查稿
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## 快速使用
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用户: 帮我剪这个口播视频
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用户: 处理一下这个视频
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```
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## 流程
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1. FunASR 30s 分段转录（字符级时间戳）
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↓
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2. 识别口误（逐句检查）
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↓
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3. 识别微口误（VAD 检测短片段）
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↓
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4. 识别语气词（嗯/哎/诶 等）
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↓
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5. 识别静音（≥1s）
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↓
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6. 生成审查稿（时间戳驱动）
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↓
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7. 输出删除任务 TodoList
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↓
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【等待用户确认】→ 用户确认后，执行 /videocut:剪辑
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### ⚠️ 为什么用 30s 分段
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FunASR 长视频有时间戳漂移，30s 分段可避免。
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## 进度 TodoList
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启动时创建：
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- [ ] 读取「转录最佳实践」→ 转录视频
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- [ ] 读取「口误识别方法论」→ 识别口误
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- [ ] VAD 检测微口误（短片段 < 0.5s）
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- [ ] 扫描语气词（嗯/哎/诶 等）
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- [ ] 识别静音（≥1s）
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- [ ] 生成审查稿
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- [ ] 输出删除任务清单
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```
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### ⚠️ 必须先读方法论再执行
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| 阶段 | 先读 | 再执行 |
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|------|------|--------|
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| 转录 | `tips/转录最佳实践.md` | 调用ASR |
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| 识别口误 | `tips/口误识别方法论.md` | 逐句分析 |
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## 核心：时间戳驱动
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### 删除任务格式
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每项**必须标注精确时间戳** `(start-end)`：
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口误（N处）：
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- [ ] 1. `(start-end)` 删"错误文本" → 保留"正确文本"
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语气词（N处）：
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- [ ] 1. `(前字end-后字start)` 删"嗯" 上下文: XX【嗯】YY
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静音（N处）：
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- [ ] 1. `(start-end)` 静音Xs
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### 口误类型
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| 类型 | 示例 | 删除策略 |
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|------|------|----------|
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| 重复型 | `拉满新拉满` | 只删差异（"新"） |
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| 替换型 | `AI就是AI就会` | 删第一个完整版本（"AI就是"） |
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| 卡顿型 | `听会会` | 删第一个重复字 |
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### ⚠️ 关键规则
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1. **时间戳驱动**：审查稿直接标注时间戳，剪辑不再搜索文本
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2. **逐token分析**：对于"删前面保后面"的口误，必须逐token查时间戳
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3. **检查时间跨度**：如果口误时间跨度 > 2秒，必有静音，需拆分
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## 输出文件
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01-xxx-v1_transcript.json # 转录结果（含时间戳）
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01-xxx-v1_审查稿.md # 口误审查稿
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### 展示要求
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生成审查稿后，**必须展示给用户**：
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1. 写入文件 `01-xxx-v1_审查稿.md`
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2. 读取并展示内容
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3. 等待用户确认要删除哪些项目
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## 方法论
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详见 `tips/口误识别方法论.md`：
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- 口误识别方法（逐句检查）
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- "删前面保后面"的精确处理
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- FunASR 时间戳对齐规则
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