Prompt file imported from maplenote/mp4ToWhisper (.github/prompts/fixErrorWords.prompt.md). Copyright stays with the author.

AI 優化 SRT 字幕辨識錯誤文字

任務說明

根據使用者提供的主題與背景資訊，分析 file/merge_srt/ 目錄下的 _merge.srt 字幕檔，產生專用的錯誤對照表並套用修正。

檔案結構

file/merge_srt/
├── {檔名}_merge.srt   # 合併後的原始字幕 (輸入)
├── {檔名}.json        # AI 產生的專用對照表
└── {檔名}_ai.srt      # AI 優化後的字幕 (輸出)

file/fin_srt/
└── {檔名}.srt         # 最終字幕 (複製自 _ai.srt)

範本對照表

常見錯誤的參考範本位於 .github/prompts/errorWords.json，包含程式術語、框架名稱等常見辨識錯誤。

JSON 結構說明

{
  "version": "1.0",
  "description": "針對 {主題} 的錯誤對照表",
  "topic": "{辨識主題}",
  "mappings": [
    {
      "wrong": ["錯誤寫法 1", "錯誤寫法 2"],
      "correct": "正確文字",
      "category": "database",
      "note": "說明"
    }
  ]
}

使用方式

1. 使用者會提供：

   • 待修正的字幕檔案路徑（位於 file/merge_srt/{檔名}_merge.srt）
   • 相關的技術文件或領域背景資訊
   • 可能的專有名詞、資料庫表格名稱、程式碼術語等

2. Agent 應：

   • 讀取 .github/prompts/errorWords.json 作為參考範本
   • 讀取 file/merge_srt/{檔名}_merge.srt 字幕內容
   • 根據主題與內容，識別可能的辨識錯誤
   • 產生 file/merge_srt/{檔名}.json 專用對照表
   • 套用對照表修正字幕
   • 輸出 file/merge_srt/{檔名}_ai.srt
   • 複製至 file/fin_srt/{檔名}.srt

MCP 工具支援 (可選，限內部專用)

請確定有安裝 fepmdbdoc 這個 MCP 工具 (內部專案)，使用 #tableSchema 可取得 資料庫. 資料表 結構 (markdown 格式)：

#mcp_fepmdbdoc_tableSchema 資料庫.資料表

執行流程

1. ** 讀取範本 **：讀取 .github/prompts/errorWords.json 了解常見錯誤
2. ** 讀取 SRT 檔案 **：讀取 file/merge_srt/{檔名}_merge.srt
3. ** 分析內容 **：根據主題識別可能的辨識錯誤
4. ** 查詢資料表結構 **（可選）：使用 #mcp_fepmdbdoc_tableSchema 確認專有名詞
5. ** 產生對照表 **：建立 file/merge_srt/{檔名}.json
6. ** 套用修正 **：使用編輯工具修正字幕內容
7. ** 輸出結果 **：儲存 {檔名}_ai.srt 並複製至 fin_srt/

注意事項

• 編碼提醒：本專案所有 SRT 檔案與程式碼皆採用 UTF-8 編碼。讀取檔案內容或檔名時，請確保使用 UTF-8 格式，避免中文出現亂碼。
• SRT 檔案格式為：序號、時間軸、字幕文字，修正時僅修改字幕文字行
• 修正前應確保有足夠的上下文以判斷正確用詞
• 技術術語應保持一致性（如 Laravel、jQuery 等大小寫）
• 每個主題應產生獨立的 JSON 對照表，方便日後 diff 比對
• 若發現新的常見錯誤，可更新 .github/prompts/errorWords.json 範本

PowerShell 輔助腳本

完成 JSON 對照表後，可執行以下腳本自動套用：

# 處理全部檔案
.\pwsh\6_Fix_Error_Words.ps1

# 處理指定檔案
.\pwsh\6_Fix_Error_Words.ps1 -TargetFileName "我的影片.mp3"