Gtt format and translate

format-and-translate

将 YouTube 英文字幕转换为双语字幕（中文+英文），核心是 7 步工作流。 输入为 en.json3、info.json(可选) 文件，可通过 yt-dlp 下载；输出为字幕的 srt 和 json。

用法

/format-and-translate <en_json3_path> [info_json_path] [--steps 1-7] [--output-dir <dir>]

参数说明：

• en_json3_path：YouTube json3 格式的英文字幕文件路径（必填）
• info_json_path：包含 chapters 信息的 JSON 文件路径（可选，无则跳过章节标题）
• --steps：指定执行哪些步骤，格式 1-7（默认全部）。可指定范围如 3-7，或单步如 5
• --output-dir：中间文件输出目录（默认为 <en_json3_dir>/Subtitle）

示例：

/format-and-translate example/video.en.json3 example/video.info.json
/format-and-translate example/video.en.json3 --steps 5-7
/format-and-translate /absolute/path/to/video.en.json3 --output-dir /tmp/output/

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Script Directory

Scripts in scripts/ subdirectory. {baseDir} = this SKILL.md's directory path. Resolve ${BUN_X} runtime: if bun installed → bun; if npx available → npx -y bun; else suggest installing bun. Replace {baseDir} and ${BUN_X} with actual values.

执行前准备

1. 解析 $ARGUMENTS，提取 en_json3_path、info_json_path（可能为空）、--steps 范围、--output-dir
2. 将 en_json3_path 转为绝对路径；提取其所在目录 en_json3_dir
3. 若未指定 --output-dir，则：output_dir = <en_json3_dir>/Subtitle
4. 验证 en_json3_path 文件存在
5. 若未提供 info_json_path，则在 en_json3_dir 下寻找对应的 info.json：从 en_json3_path 文件名去掉 .en.json3 后缀，加上 .info.json（例如 video.en.json3 -> video.info.json）；若文件存在则使用，否则设为空字符串 ""
6. 确认 bun 可用：bun --version
7. 创建 output 目录：mkdir -p <output_dir>
8. 告知用户将执行哪些步骤

步骤范围解析规则：

• --steps 1-7（默认）：执行所有步骤
• --steps 3-7：从第 3 步开始
• --steps 5：仅执行第 5 步
• 若 output 目录中已有某步骤的输出文件，且用户未明确指定该步骤，可跳过并提示

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Workflow

Step 1: 整理输入的 json3 文件 (Code)

输入、输出：en.json3 -> 1.en.indexed.md + 1.en.indexed.json

执行方式（Code）：

${BUN_X} {baseDir}/scripts/step1.ts <en_json3_path> <output_dir>

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Step 2: 英文断句 (LLM + Code)

输入、输出：1.en.indexed.md -> 2.en.indexed.flag.md -> 2.en.indexed.flag.full.md

执行方式：

1. 读取提示词：{baseDir}/prompts/step2_segmentation.md

2. 使用 {baseDir}/scripts/chunk.ts 对<output_dir>/1.en.indexed.md 进行分块（max-words 3000），输出到 <output_dir>/step2_chunks/：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/chunk.ts <output_dir>/1.en.indexed.md --max-words 3000 --output-dir <output_dir>/step2_chunks
   

3. 对每个 chunk，按提示词处理：根据句意确定 [end] 边界位置；对每个 chunk 并行启动子 agent（subagent），每个 agent：

   • 读取提示词
   • 读取对应 chunk 文件
   • 输出到 <output_dir>/step2_chunks/chunk-NN-flagged.md
   • 等待全部完成后，按顺序合并为 <output_dir>/2.en.indexed.flag.md

4. 展开完整文本并检查 [end] flag 准确性：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/runExpandFlagFull.ts <output_dir>/1.en.indexed.json <output_dir>/2.en.indexed.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md
   

   输出格式为 [n:+m1+m2+-m3] sentence_text，其中：

   • n 为合并后的句子序号
   • +mi 表示来源原始条目 mi（其 [end] 已匹配，或无 flag）
   • +-mi 表示来源原始条目 mi，但其 compact flag 中的 [end] 未被匹配 输出：<output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md（合并后句子 + 来源索引）

5. 根据 2.en.indexed.flag.full.md 评估断句质量，决定后续操作：

   5.1：匹配率检查（全量重跑判断）

   运行统计脚本：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/analyzeFlags.ts <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json
   

   输出（保存至 <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json）：{ "totalMi": X, "unmatchedMiCount": Y, "matchedRate": 0.ZZ, "unmatchedSentences": [{ "n": N, "words": W, "text": "...", "miList": [...] }], "longSentencesCount": Z, "longSentences": [{ "n": N, "words": W, "text": "...", "miList": [...] }] }（exit code 0 表示 matchedRate ≥ 0.8，1 表示 < 0.8）

   若 matchedRate < 0.8（读取 2.en.indexed.flag.analy.json 中 matchedRate）（LLM 标记的 [end] 大量无法匹配）：

   • 清空 <output_dir>/step2_chunks/
   • 重新分块，改为 --max-words 2000：

     ${BUN_X} {baseDir}/scripts/chunk.ts <output_dir>/1.en.indexed.md --max-words 2000 --output-dir <output_dir>/step2_chunks
     

   • 重复步骤 3 和步骤 4（LLM 处理 + 展开 flag.full.md）
   • 若重跑后仍 < 80%，输出警告，继续执行5.2（局部修复），不再全量重跑。

   5.2：对断句质量差的片段局部重新断句

   ① 判断：读取 2.en.indexed.flag.analy.json，若 unmatchedSentences 和 longSentences 均为空，跳过以下步骤。

   ② 备份（若文件存在则备份）：

   cp <output_dir>/2.en.indexed.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.{timestamp}.json
   # 以下两个文件在第一次迭代时不存在，第二次及以后迭代时需要备份：
   cp <output_dir>/2.en.indexed.part.md <output_dir>/2.en.indexed.part.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/2.en.indexed.part.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.part.flag.{timestamp}.md
   

   ③ 提取需修复片段（unmatchedSentences 和 longSentences 中各条目的 miList）：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/extractPartialIndexed.ts <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json <output_dir>/1.en.indexed.md <output_dir>/2.en.indexed.part.md
   

   输出：<output_dir>/2.en.indexed.part.md（需重新断句的原始行，保留原始 mi 索引）

   ④ 重新断句：对 2.en.indexed.part.md 直接运行步骤 3 的 LLM 断句（不分块，启用单个子 agent），得到： <output_dir>/2.en.indexed.part.flag.md

   ⑤ 合并：将 2.en.indexed.part.flag.md 合并回 2.en.indexed.flag.md（以 2.en.indexed.flag.md 中已匹配的 mi 条目为基础，用 part.flag.md 中的条目添加或替换对应 mi）：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/mergePartialFlags.ts <output_dir>/2.en.indexed.part.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json
   

   ⑥ 重新生成 flag.full.md：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/runExpandFlagFull.ts <output_dir>/1.en.indexed.json <output_dir>/2.en.indexed.flag.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md
   

   ⑦ 重新统计：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/analyzeFlags.ts <output_dir>/2.en.indexed.flag.full.md <output_dir>/2.en.indexed.flag.analy.json
   

   ⑧ 再次判断：若仍存在 unmatchedSentences 或 longSentences，从步骤②重复执行；最多再执行两次（共最多 3 次）。

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Step 3: 生成格式化 JSON (Code)

输入、输出：1.en.indexed.json + 2.en.indexed.flag.md -> 3.en.formatted.json

执行方式（Code）：

${BUN_X} {baseDir}/scripts/step3.ts <output_dir>/1.en.indexed.json <output_dir>/2.en.indexed.flag.md <output_dir>/3.en.formatted.json

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Step 4: 生成待翻译 Markdown (Code)

输入、输出：3.en.formatted.json + info.json -> 4.en.formatted.indexed.md

执行方式（Code）：

# 有 info.json：
${BUN_X} {baseDir}/scripts/step4.ts <output_dir>/3.en.formatted.json <info_json_path> <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md

# 无 info.json：
${BUN_X} {baseDir}/scripts/step4.ts <output_dir>/3.en.formatted.json "" <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md

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Step 5: 翻译 (LLM)

输入、输出：4.en.formatted.indexed.md -> 5.en.formatted.indexed.zh.md

工具：baoyu-skills:baoyu-translate skill

执行方式： 调用 baoyu-translate skill，处理 <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md

额外要求（必须在调用时明确指定）：

1. 保持序号一一对应：[N] 英文 ↔ [N] 中文，不合并不拆分行；使用 grep -c '^\[\d\+\.\?\d\?\]' file.md 验证 行数 是否一致。
2. 保留所有 [数字] 序号前缀
3. 翻译 # 章节标题 行
4. 输出格式与输入完全一致

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Step 6: 中文分句与对齐 (LLM + Code)

输入、输出：4.en.formatted.indexed.md + 5.en.formatted.indexed.zh.md -> 6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.md

提示词：{baseDir}/prompts/step6_segmentation_alignment.md

执行方式：

1. 读取提示词：{baseDir}/prompts/step6_segmentation_alignment.md

2. 检查 chunks。判断 Step 5 是否产生了 chunks：检查 baoyu-translate 实际输出目录（<output_dir>/4.en.formatted.indexed-zh-CN/chunks/chunks/，或 baoyu-translate 实际输出目录下 chunks/chunks/）是否存在 chunk-NN.md 文件。

   分支 A：有英文 chunks（利用现有 chunks）

   运行以下脚本，将 5.en.formatted.indexed.zh.md 按现有的英文 chunk 边界拆分为对应的中文 chunks：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/splitZhByChunks.ts <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <en_chunks_dir>/chunks <output_dir>/step6_chunks
   

   其中 <en_chunks_dir> 为 baoyu-translate 输出目录下的 chunks/ 子目录（如 <output_dir>/4.en.formatted.indexed-zh-CN/chunks）。输出为：<output_dir>/step6_chunks/chunk-NN-zh.md

   分支 B：无英文 chunks（生成 chunks）

   使用 {baseDir}/scripts/chunk.ts 对 <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md 进行分块（max-words 2000），输出到 <output_dir>/step6_chunks/：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/chunk.ts <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md --max-words 2000 --output-dir <output_dir>/step6_chunks
   

   运行以下脚本，将 5.en.formatted.indexed.zh.md 按上述生成的英文 chunk 边界拆分为对应的中文 chunks：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/splitZhByChunks.ts <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/step6_chunks <output_dir>/step6_chunks
   

3. 处理 chunks 2.2 对每对 chunk 并行启动子 agent，每个 agent：

   • 读取提示词
   • 读取对应英文 chunk：<en_chunks_dir>/chunks/chunk-NN.md 或者 <output_dir>/step6_chunks/chunk-NN.md
   • 读取对应中文 chunk：<output_dir>/step6_chunks/chunk-NN-zh.md（最终翻译，非草稿）
   • 按提示词进行分句对齐，输出到 <output_dir>/step6_chunks/chunk-NN-segmented.md 2.3 等待全部完成后，按顺序合并为 <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md

4. 展开完整双语对照文本和生成分析报告：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/runExpandSegmentFull.ts <output_dir>/3.en.formatted.json <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.md
   

5. 匹配率检查与局部重试

   根据 6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.md 评估对齐质量，决定后续操作：

   5.1：匹配率检查（全量重跑判断）

   读取 6.en.formatted.indexed.zh.segmention.analy.json 中的 matchedRate。

   若 matchedRate < 0.8（LLM 标记的分隔符大量无法匹配）：

   • 清空 <output_dir>/step6_chunks/
   • 重新分块，改为 --max-words 1500：

     ${BUN_X} {baseDir}/scripts/chunk.ts <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md --max-words 1500 --output-dir <output_dir>/step6_chunks
     

   • 重新拆分中文 chunks：

     ${BUN_X} {baseDir}/scripts/splitZhByChunks.ts <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/step6_chunks <output_dir>/step6_chunks
     

   • 重复步骤 3 和步骤 4（LLM 处理 + 展开 full.md）
   • 若重跑后仍 < 80%，输出警告，继续执行 5.2（局部修复），不再全量重跑。

   5.2：对质量差的片段局部重新对齐

   ① 判断：读取 6.en.formatted.indexed.zh.segmention.analy.json，若 unmatchedSegmentsList 为空，跳过以下步骤。

   ② 备份（若文件存在则备份）：

   cp <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.analy.json <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.analy.{timestamp}.json
   # 以下文件在第一次迭代时不存在，第二次及以后迭代时需要备份：
   cp <output_dir>/6.en.part.md <output_dir>/6.en.part.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/6.zh.part.md <output_dir>/6.zh.part.{timestamp}.md
   cp <output_dir>/6.en-zh.part.segmented.md <output_dir>/6.en-zh.part.segmented.{timestamp}.md
   

   ③ 提取需修复片段：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/extractPartialSegments.ts <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.analy.json <output_dir>/4.en.formatted.indexed.md <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/6.en.part.md <output_dir>/6.zh.part.md
   

   ④ 重新对齐：对 6.en.part.md 和 6.zh.part.md 运行步骤 3 的 LLM 对齐（不分块，启用单个子 agent），输出到： <output_dir>/6.en-zh.part.segmented.md

   ⑤ 合并：将修复后的片段合并回主文件：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/mergePartialSegments.ts <output_dir>/6.en-zh.part.segmented.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md
   

   ⑥ 重新生成 full.md 和 analy.json：

   ${BUN_X} {baseDir}/scripts/runExpandSegmentFull.ts <output_dir>/3.en.formatted.json <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.full.md
   

   ⑦ 再次判断：若仍存在 unmatchedSegmentsList，从步骤②重复执行；最多再执行两次（共最多 3 次）。

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Step 7: 生成最终 SRT (Code)

输入、输出：3.en.formatted.json + 6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md + 5.en.formatted.indexed.zh.md -> 7.final.srt

执行方式（Code）：

${BUN_X} {baseDir}/scripts/step7.ts <output_dir>/3.en.formatted.json <output_dir>/6.en.formatted.indexed.zh.segmention.md <output_dir>/5.en.formatted.indexed.zh.md <output_dir>/7.final.srt

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统计汇报 (Code)

输入、输出：1.en.indexed.json + 3.en.formatted.json + 7.final.json -> statistic.json

执行方式（Code）：

${BUN_X} {baseDir}/scripts/report.ts <output_dir>/1.en.indexed.json <output_dir>/3.en.formatted.json <output_dir>/7.final.json <output_dir>/statistics.json