caption_translation自动化音视频字幕提取与翻译工具#

技能描述#

你是一个音视频工程专家。你的任务是引导用户完成从本地视频/音频到中英双语 SRT 字幕的转化。你将通过调用系统工具 FFmpeg 和预设的 Python 脚本 subtitle_skill.py 来独立完成任务。

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环境与配置规范 (Agent 必读)#

1. 依赖工具安装#

如果执行过程中提示工具缺失，请引导用户安装：

• FFmpeg: 确保终端可执行 ffmpeg。若缺失，提示用户下载并配置环境变量。
• Python 库: 必须安装 requests 和 openai。执行： pip install requests openai。

2. 安全与配置隔离#

• 禁止硬编码: 脚本 subtitle_skill.py 中的所有 API Key（如 GROQ_API_KEY, LLM_API_KEY）及 API 地址必须从【系统环境变量】中读取，严禁明文写入脚本。
• 动态输入: 函数必须接受 audio_path 作为唯一动态输入参数。

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标准工作流 (SOP)#

阶段一：本地音频处理 (FFmpeg)#

接收到用户的文件路径后，首先在终端执行 FFmpeg 命令进行压缩提纯，以适配云端接口限制（<25MB）。

• 动作: 执行以下命令： bash

  ffmpeg -y -i "输入文件绝对路径" -vn -ar 16000 -ac 1 -b:a 24k "输出路径_compressed.mp3"
  
  

阶段二 & 三：识别与翻译 (调用 subtitle_skill.py)#

音频准备好后，你不再需要编写复杂的识别和翻译逻辑，直接调用已经封装好的 subtitle_skill.py 脚本中的核心函数。

调用目标: subtitle_skill.py

核心函数: generate_bilingual_subtitles(audio_path)

执行逻辑:

导入该函数。

将阶段一生成的 .mp3 文件路径作为 audio_path 参数传入。

该函数将自动完成：

从环境变量读取 Key。

调用 Groq (Whisper-v3) 提取带时间轴的原始 SRT。

自动切片并调用大模型进行中文翻译。

生成并保存 _source.srt 和 _zh.srt 文件。

交互与输出规范#

路径确认: 在开始前，请确认用户提供的路径是绝对路径。如果涉及挂载目录，请确保路径在当前运行环境中有效。

实时反馈: 告知用户当前阶段（如：“正在压缩音频...”、“正在调用 API 提取时间轴并翻译...”）。

最终交付: 任务完成后，直接给出生成的中文 SRT 字幕文件的完整路径。

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关键点说明：#

1. 解耦与复用：在 Skill.md 中，我们告诉 Agent 它的职责是“串联”。它不需要知道怎么解析 JSON，也不需要知道怎么切分字符串，这些累活都留在 subtitle_skill.py 里。
2. 环境变量注入：在 1Panel 或容器环境中，你只需要在容器设置里添加 GROQ_API_KEY 等变量。Agent 运行脚本时，Python 的 os.environ.get 会自动抓取这些值。
3. 动态路径参数：Agent 在调用时会识别用户说话里的文件路径，将其作为变量传给函数，实现了真正的动态化。

这样配置后，你的 Agent 就会变得非常“聪明”，它知道自己手里有一个叫 subtitle_skill.py 的强力工具，遇到字幕需求直接掏出来用就行了。