prompt-lookup
Activates when the user asks about AI prompts, needs prompt templates, wants to search for prompts, or mentions prompts.chat. Use…
Use when reviewing or correcting SRT subtitle text while preserving timestamps, especially ASR transcript errors, product-name terminology, homophone mistakes, and visual review workflows.
Claude Code
$ npx -y skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer --agent claude-code
Codex
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a codex -y
Cursor
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a cursor -y
Gemini CLI
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a gemini-cli -y
GitHub Copilot
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a github-copilot -y
OpenCode
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a opencode -y
Windsurf
$ npx skills add Rancho-7/subtitle-optimizer --skill subtitle-optimizer -a windsurf -y
name: subtitle-optimizer description: Use when reviewing or correcting SRT subtitle text while preserving timestamps, especially ASR transcript errors, product-name terminology, homophone mistakes, and visual review workflows.
此 skill 用于优化 SRT 字幕文件中的文字内容,提高准确性,同时严格保留原始时间戳。所有实际写入最终 SRT 的修改都必须经过审查面板或用户明确确认。
**词汇列表**(`assets/corrections.json`):包含已知需要修正的词汇对,支持两种匹配模式:
**普通模式(默认):**
{"from": "cloud code", "to": "Claude Code", "reason": "产品名称"}**正则模式(`regex: true`):** 用于处理多种变体,如大小写、空格差异:
{"from": "cloud\\s?code", "to": "Claude Code", "reason": "产品名称", "regex": true}常用正则语法:
读取 skill 目录下的 `assets/corrections.json`,了解已知的修正规则。
使用 Read 工具读取用户提供的 SRT 文件。SRT 格式结构:
1 00:00:01,000 --> 00:00:04,000 第一行字幕文本 2 00:00:05,000 --> 00:00:08,000 第二行字幕文本
解析要点:
逐一检查每个字幕条目,识别以下类型的问题:
**基于词汇列表的修正:**
**转录错误:**
**语义偏差:**
**判断依据:**
先从 skill 目录运行 `prepare-review`。它会读取原始 SRT 和词汇列表,在原始 SRT 同目录生成:
node scripts/generate_diff.js prepare-review \ /path/to/video.srt \ --corrections assets/corrections.json
不要把真实用户产物写入 skill 仓库目录或仓库内临时目录。默认只在原始 SRT 同目录生成候选 SRT 和审查面板;调试产物不是最终交付物,确实需要时写到系统临时位置并在完成后清理。
`prepare-review` 生成的候选文件包含词汇列表命中的自动修正。候选文件不是最终输出,必须进入审查流程。
`prepare-review` 只是规则词汇预处理,不会自动产生上下文级 AI 建议。不能只运行 `prepare-review` 就向用户汇报审查完成。
运行 `prepare-review` 之后,必须继续阅读原始 SRT 和候选 SRT,做完整逐条审阅,逐段检查候选文件中仍然存在的 ASR 错字、近音字、断句问题、上下文语义偏差和术语不一致。不得只抽样、不得只搜索品牌名或已知词汇、不得只检查脚本输出的差异行。
AI 审阅协议: 1. 先生成审阅分块计划。长文件必须使用 `review-plan` 获得连续审阅范围,不得只靠一次整文件 Read;默认不要生成 `*_review_chunks.json`:
node scripts/generate_diff.js review-plan \
/path/to/video.srt \
--size 100`review-plan` 只输出范围,不创建额外文件。只有在调试或需要机器可读审计记录时,才可以显式运行 `review-chunks`,并且输出到系统临时位置或 Agent 临时目录,不要写到用户字幕目录,也不要作为 skill 文件保留。 2. 按连续字幕区间分批审阅原始 SRT 和候选 SRT,以 `review-plan` 输出的 chunk 范围为准。长文件可以按每 80-150 条字幕一批处理,但必须覆盖完整文件。不得通过一次整文件读取后直接宣称完成;必须能说明已审阅的连续区间。 3. 每批都要同时看前后相邻字幕,判断口语上下文、技术术语、产品名、命令、文件名、英文缩写和中文近音字。 4. 建立候选 AI 修正清单,记录 SRT 序号、原文、修正后文本和原因。只有在上下文证据充分时才加入清单。 5. 对规则已修改的字幕块,确认修正没有误伤上下文;对未修改字幕块,主动检查词汇表漏掉的问题。 6. 全量审阅完成后,再一次性把候选 AI 修正清单写入 `{原文件名}_candidate.srt`,随后刷新审查面板。 7. 最终回复必须列出已审阅的 chunk 范围,例如 `1-100, 101-200, ...`,不能只说“已逐条审阅”。
硬性汇报规则:
重点检查类型:
分析时至少覆盖:
如果识别出高置信度 AI 修正: 1. 继续编辑同一个 `{原文件名}_candidate.srt` 2. 保留原始序号和时间码 3. 只修改字幕文本 4. 只把有明确把握的修正写入候选文件;审查面板默认接受候选修正,用户可逐条拒绝
如果没有发现高置信度 AI 修正,也要在最终回复中明确说明“已完成上下文 AI 审阅,未发现可安全加入候选文件的 AI 建议”。不要把脚本输出中的 `AI corrections: 0` 当作已经完成 AI 审阅的证据;它只表示当前候选文件里没有非词汇表来源的差异。
如果第五步之后没有再修改候选 SRT,`prepare-review` 已经生成审查面板,不需要重复运行命令。若你编辑了候选 SRT 来加入 AI 修正,则用同一个候选文件重新生成 HTML 审查面板:
node scripts/generate_diff.js \ /path/to/video.srt \ /path/to/video_candidate.srt \ /path/to/video_diff_preview.html \ --corrections assets/corrections.json
审查面板默认展示发生变化的字幕块,同时必须支持切换到“全部字幕”和“未修改”,用于检查是否有漏改。面板包含:
1. **统计信息**:
2. **对比表格**:
3. **操作按钮**:
4. **手动添加功能**:
审查面板特性:
1. 将预览页面路径告知用户 2. 展示修正统计摘要 3. 询问用户:
普通用户生成最终字幕不需要 JSON。只有当用户在页面里追加了可复用词汇规则,并导出了 `new_corrections.json` 时,才需要合并到 `assets/corrections.json`:
node scripts/generate_diff.js update-corrections \ new_corrections.json \ --corrections assets/corrections.json
合并规则:
如果希望新增规则也立刻影响当前字幕,应先合并规则,再重新从第三步开始扫描并生成新的候选文件和审查面板。若只是想修改当前某条字幕,应使用“手动修正字幕行”,它会直接进入页面导出的最终 SRT。
普通用户优先使用页面中的“导出最终 SRT”。当需要在 Agent/CI 中复现同一批审查决策时,仍可使用脚本生成最终字幕文件:
no
Subtitle Optimizer 是一个 Agent skill,用来在保留 SRT 序号和时间戳的前提下优化字幕文本。它会生成候选修正版和可视化 HTML 审查台,让你逐条接受、拒绝或手动修正。
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