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自检方法很简单，把以下账号健康检测提示词喂给Grok就可以，不明白的V友在评论区回复，我帮你一对一指导：

以 X 高级算法工程师的身份，对我的个人资料（@你的账号ID）进行一次彻底的审计。分析以下 3 个致命向量：
1.垃圾信息概率（Spam Probability）：我的回复是否触发了“互动诱导（engagement bait）”过滤机制？
2.社交图谱毒性（Social Graph Toxicity）：我是否正在与机器人账号集群或低质量账号圈子频繁互动？
3.隐形封禁状态（Shadowban Status）：请评估并计算我的账号触达（reach）被系统限流的概率。
输出：
1.一个精准的“账户健康分数”（Account Health Score，0-100 分）。
2.3 个可以立刻执行的“外科手术式”修复动作，用于恢复账号自然触达。

一句“你平时抽烟吗？我不抽烟”被90后小伙用101种方言演绎，涵盖东北话、粤语、闽南语等，视频走红网络，点赞量近80万。
该视频创作者杨先生自高中起自学方言，部分发音参考中国语言资源保护工程采录展示平台，部分向当地人学习，录制耗时约两小时。

https://zhongguoyuyan.cn/

Gemini-Subtitle-Pro 是一款一站式全自动字幕生成工具，使用 Google Gemini AI 和 OpenAI Whisper 等模型，实现从视频下载到字幕压制的完整流程，无需人工干预。主要功能包括：

  • 全自动流程：支持从视频链接自动下载、语音转写、翻译、时间轴对齐、字幕压制导出。
  • 视频下载：支持 YouTube（包括 Shorts）和 Bilibili（BV 号、分 P）视频下载（桌面版专有）。
  • 语音转写：使用 Whisper 模型（支持本地离线模型 whisper.cpp 或在线 OpenAI API），实现高精度语音识别。
  • 翻译与润色：使用 Gemini 模型（Gemini 1.5 Flash、1.5 Pro、2.0 Flash 等）进行高质量翻译，支持长上下文分段处理。
  • 精准时间轴对齐：毫秒级字符同步，支持强制对齐，实现字幕与音频/视频精确匹配。
  • 智能后处理：自动断句、时间轴校正、术语自动提取与替换（通过 Google Search 验证标准译法）、说话人识别与标注。
  • 字幕预览与渲染：实时所见即所得预览，支持 ASS 样式（字体、颜色、位置等）。
  • 视频压制：内置 FFmpeg，支持 H.264/H.265 编码，双语 SRT/ASS 格式导出。
  • 性能优化：智能并发处理、GPU 加速（NVIDIA 显卡可提升 Whisper 速度 5-10 倍），30 分钟视频约 8-10 分钟完成。
  • 其他：缓存管理、自定义 API、版本快照等。

整体适合影视字幕制作、听障辅助、专业配音等高精度需求。

如何使用（详细步骤）

项目主要提供 Windows 桌面便携版，使用非常简单，以下是完整步骤：

  1. 下载程序：

  2. 安装与启动：

    • 解压 ZIP 文件到任意文件夹。
    • 双击 Gemini Subtitle Pro.exe 启动程序（无需安装）。

  3. 配置 API Key（必须）：

    • 打开程序后，进入“设置”页面。
    • 填写 Gemini API Key（推荐使用支持 Gemini 1.5/2.0 模型的公益站或官方 Key）。
    • 填写 OpenAI API Key（用于在线 Whisper 转写，可选）。
    • 保存配置。

  4. 可选：启用本地离线 Whisper 转写（推荐，避免 API 费用）：

    • 从 Hugging Face 下载 GGML 模型（如 ggml-base.bin 或 ggml-small.bin）：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main
    • 在设置 → 常规 → 选择“使用本地 Whisper”。
    • 点击“浏览”选择下载的 .bin 模型文件。
    • 保存（推荐 ggml-small.bin 或更高以获得更好质量）。

  5. 可选：启用 GPU 加速（NVIDIA 显卡）：

    • 从 whisper.cpp Releases 下载 GPU 版（如 whisper-cublas-bin-x64.zip）：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp/releases
    • 解压得到 whisper-cli.exe 和相关 DLL 文件。
    • 将这些文件放入程序主目录或 resources/ 文件夹。
    • 重启程序，即可自动使用 GPU 加速。

  6. 可选：启用高精度时间轴强制对齐（实现毫秒级字符同步）：

    • 从项目 Releases 下载 aligner-windows-x64.zip，解压得到 align.exe。
    • 从 Hugging Face 下载对齐模型：https://huggingface.co/MahmoudAshraf/mms-300m-1130-forced-aligner
    • 在设置中选择“强制对齐”。
    • 设置“执行文件”为 align.exe 路径。
    • 设置“模型路径”为下载的模型文件夹。
    • 保存启用。

  7. 开始生成字幕：

    • 在主界面输入视频文件路径或支持的视频链接（YouTube/Bilibili）。
    • 配置目标语言、翻译模型、输出格式等参数。
    • 点击开始处理，程序会自动完成下载 → 转写 → 翻译 → 对齐 → 压制全流程。
    • 处理完成后，可实时预览字幕效果，并导出 SRT/ASS 文件或压制视频。

注意事项：

  • 不支持播放列表、直播、付费内容下载。
  • 处理长视频时建议使用本地 Whisper + GPU 以提升速度和降低成本。

部署方式

  • 是否只能本地部署：是的，主要设计为本地桌面应用（Windows 便携版），依赖 Electron + Node.js 图形界面和本地资源文件（如 whisper-cli.exe、align.exe），适合个人电脑本地运行。
  • 是否可以在 VPS Linux 上部署使用：不支持。项目没有提供 Linux 版本或服务器端部署方式，无法在无图形界面的 Linux VPS 上运行（缺少 GUI 支持和 Windows 专用的可执行文件）。即使通过源码构建，也仅生成 Windows 桌面包，不适用于 Linux 服务器环境。

如果需要在 Linux 上实现类似功能，建议寻找其他开源项目（如基于 Python 的 Whisper + Gemini 脚本工具），但本项目不直接支持。

Easy-Vibe 项目详细介绍

Easy-Vibe 是 Datawhale（一个开源学习社区）推出的一个项目制学习教程仓库，全称“从 0 到 1 学会 vibe coding，项目制学习”。它的核心目标是帮助学习者从零基础开始，掌握 vibe coding（一种 AI 辅助的、直觉式的现代编程方式），最终能够独立构建完整的 AI 原生应用（AI-native products）并上线部署。

这是用来做什么的？

  • 解决的问题：

    • 很多人不知道如何选择和使用 AI 编程工具（比如 Claude、Cursor、Trae 等）。
    • 不知道如何将大模型的能力（如生成代码、图像、视频）应用到实际产品中。
    • 不清楚 AI 生成的代码距离真实上线运行还有多大差距。
  • 核心理念：通过“vibe coding”方式（用自然语言提示 AI 生成、迭代代码），结合项目实践，让学习者快速从想法原型到生产级产品。

  • 学习路径：分为三个阶段：

    1. 本地原型阶段：构建简单的 Web 小应用（如贪吃蛇游戏）。
    2. 全栈开发与部署阶段：集成后端、数据库、RAG（检索增强生成），并上线部署。
    3. 跨平台复杂应用阶段：开发更高级的 AI 应用（如霍格沃茨肖像生成器）。

  • 目标受众：

    • 非技术小白（但建议有基本编程基础）。
    • 中级开发者想快速原型化。
    • 高级工程师想高效构建 AI 产品。
  • 额外收获：不仅仅教编码，还强调产品思维（如需求文档 PRD 编写、UI/UX 设计、用户增长策略、想法验证）。

项目通过一系列递进的实战项目（如贪吃蛇游戏、霍格沃茨肖像应用、现代 Web App）来教学，帮助你掌握从想法到上线的全流程。

主要特点和技术栈

  • 特点：

    • 项目驱动学习，闭环体验（建议完整做完所有项目）。
    • 强调 AI 工具链的使用，减少手动敲代码。
    • 包含额外知识补充（如 Git/GitHub 使用、API 调用等）。

  • 关键技术：

    • 前端：HTML/CSS/JS、现代组件库、UI 设计工具。
    • 后端：Supabase（数据库、认证、存储、边缘函数）、Dify（RAG、工作流编排）。
    • AI 工具：Trae（推荐 AI IDE）、Cursor、VS Code、Claude 等大模型。
    • 部署：Zeabur（一键云托管）、类似 Vercel/Netlify。
    • 版本控制：Git & GitHub（分支、PR、SSH）。
    • API：文本转图像/视频、Dify API、Supabase API 等。

仓库许可：CC BY-NC-SA 4.0（知识共享、非商业、相同方式共享）。

如何使用？

  1. 准备环境：

    • 安装 Node.js、npm、Git。
    • 推荐使用 AI IDE（如 Trae、Cursor 或 VS Code + AI 插件）。
    • 有基本编程知识（任意语言）最好。

  2. 克隆仓库：

    git clone https://github.com/datawhalechina/easy-vibe.git
cd easy-vibe

  3. 运行本地服务（两种方式）：

    • 推荐现代方式（AI IDE）：
      在 AI IDE 中打开项目文件夹，直接输入提示：

      请你帮我运行这个项目的本地服务

    AI 会自动帮你安装依赖并启动。

    • 传统 CLI 方式：

      npm install
npm run dev

      然后浏览器打开 http://localhost:3000 查看。

  4. 学习和使用流程：

    • 从 docs/ 目录开始阅读：

      • 先看 Chapter 0：学习地图（docs/project/chapter0-learning-map/），了解整体路径。

      • 依次完成 Project 1~6（每个章节有详细 Markdown 教程、代码示例和 AI 提示指导）。

        • 示例项目：Project 1 用 AI 构建贪吃蛇游戏，并集成文本/图像生成 API。
        • Project 4：用 AI IDE 将设计图转为霍格沃茨肖像应用代码。
      • 额外示例（docs/examples/）：如用 Trae 构建微信小程序版贪吃蛇。
    • 在实践中，多用 AI 提示生成代码、调试、优化。
    • 项目逐步引入 Git 提交、分支管理、部署到 Zeabur 等。

  5. 注意事项：

    • 仓库主要文档是中文（英文文档不完整）。
    • 部分高级项目（7~9）和示例（2~3）仍在建设中（
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