docs(backlog): add semantic segmentation requirement

Add requirement for improving SRT semantic segmentation:
- Current rule-based approach cannot identify topic transitions
- Document 4 potential solutions with trade-offs
- Recommended approach: two-stage with optional LLM

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

.planning/backlog/semantic-segmentation.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Semantic Segmentation for SRT Processing
+
+**Status:** Backlog
+**Priority:** Medium
+**Source:** User feedback during v1.5 testing
+
+## Problem
+
+Current `SemanticSegmenter` uses simple heuristic rules:
+- Time gap > 3 seconds
+- Paragraph length > 500 characters
+
+This approach cannot identify **semantic topic transitions**.
+
+### Example Case
+
+Video: BV1MiPSz2ErY (科学透镜 - 5 topics in one video)
+1. 银河系中心的超大黑洞人马座A*其实不是黑洞
+2. 银河系和仙女座星系等构成的本星系群陷入巨大物质薄片
+3. 科学家为世界上97%的建筑生成3D模型
+4. 雷暴的形成
+5. 闪电的形成
+
+Current segmentation mixes these topics together.
+
+## Potential Solutions
+
+### Option 1: Transition Keyword Detection (Simple)
+- Detect common transition phrases: "接下来", "另外", "第二个", etc.
+- **Pros:** Fast, no API calls
+- **Cons:** Low accuracy, many videos lack explicit transitions
+
+### Option 2: LLM-Based Segmentation (Accurate)
+- Ask LLM to analyze entire subtitle and identify topic boundaries
+- **Pros:** Highest accuracy, understands semantics
+- **Cons:** Extra API cost, token limits for long videos
+
+### Option 3: Two-Stage Approach (Balanced)
+- Stage 1: Simple rule-based segmentation (current)
+- Stage 2: LLM checks paragraph beginnings for new topics
+- **Pros:** Most cases use simple rules, LLM only for key decisions
+- **Cons:** More complex implementation
+
+### Option 4: Embedding-Based Similarity
+- Calculate semantic similarity between adjacent paragraphs
+- Low similarity = topic boundary
+- **Pros:** No LLM API calls, runs locally
+- **Cons:** Requires embedding model, implementation complexity
+
+## Recommendation
+
+**Phase 1 (Quick Win):** Transition keyword detection + improve prompt
+
+**Phase 2 (Full Solution):** Two-stage approach with optional LLM semantic segmentation
+
+## Success Criteria
+
+1. Topics are separated correctly
+2. Each paragraph covers a single coherent topic
+3. No false splits within a topic

.planning/debug/resolved/deep-analyzer-wrong-output.md

@@ -0,0 +1,146 @@
+---
+status: awaiting_human_verify
+trigger: "DeepAnalyzer: (1) 禁用思考模式后准确性下降（鲜合器→银河系），(2) 摘要部分只是重复开头文字需移除，(3) 元数据 title/author 仍不正确"
+created: 2026-03-20T00:00:00Z
+updated: 2026-03-21T02:45:00Z
+---
+
+## Current Focus
+
+hypothesis: |
+  **修复已完成，单元测试通过，等待用户端到端验证**
+
+  修复1: 移除 thinking.type="disabled" 参数
+  - 文件：kb_workflow/deep_analyzer/__init__.py (第91-122行)
+  - 修改：移除 `"thinking": {"type": "disabled"}` 参数
+  - 效果：AI 将使用默认思考模式，提高 ASR 纠错准确性
+
+  修复2: SRTProcessor metadata 扁平化
+  - 文件：kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第162-195行)
+  - 修改：添加扁平化逻辑，处理嵌套结构 {metadata: {...}}
+  - 效果：正确提取 title/author 等元数据字段
+
+  修复3: 移除 SRTProcessor 摘要部分
+  - 文件：kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第195-230行)
+  - 修改：移除摘要部分生成代码
+  - 效果：不再生成低质量的摘要部分
+
+  修复4: duration 字段类型处理
+  - 文件：kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第276-284行)
+  - 修改：添加类型检查，支持字符串和整数格式
+  - 效果：正确处理 "05:42" 字符串格式的时长
+
+test: |
+  单元测试通过：
+  - ✅ metadata 扁平化逻辑正确
+  - ✅ frontmatter 生成正确（title, author, bvid 都正确）
+  - ✅ duration 字段类型处理正确
+
+  等待端到端测试：
+  1. 重新运行 Bilibili pipeline 处理 BV1MiPSz2ErY
+  2. 检查生成的 analysis.md 文件
+expecting: |
+  1. ASR纠错准确性提高（"银河系"不应被误写为"鲜合器"）
+  2. 输出不再包含摘要部分
+  3. 元数据正确显示标题："新研究表明，银心的能量来源可能是暗物质，而非黑洞，【科学快报】第263期"
+  4. 元数据正确显示作者："科学透镜"
+next_action: |
+  等待用户重新运行 pipeline 并验证结果
+
+## Symptoms
+expected: |
+  1. ASR纠错准确（如"银河系"不会被误写为"鲜合器"）
+  2. 摘要是真正的总结提炼，不是重复开头文字（或直接移除摘要部分）
+  3. 元数据正确显示标题、作者等
+actual: |
+  1. 第18行显示"我们的鲜合器其实是被吸引进了一个明天数千万光年..." - 识别错误
+  2. 第8-10行摘要只是重复视频开头文字，非真正总结
+  3. 第2-4行显示 title: "未命名", author: "未知"
+errors: |
+  - ASR纠错准确性下降
+  - 摘要质量问题
+  - 元数据未正确填充
+reproduction: |
+  参考：~/work/zq/30.资源/AI分析/bilibili/20260321_BV1MiPSz2ErY_analysis.md
+started: 2026-03-21，用户验证修复后报告新问题
+
+## Eliminated
+
+## Evidence
+
+[... previous evidence ...]
+
+- timestamp: 2026-03-21T02:45:00Z
+  checked: 单元测试结果
+  found: |
+    1. ✅ metadata 扁平化逻辑正确
+    2. ✅ frontmatter 生成正确
+    3. ✅ title: "新研究表明，银心的能量来源可能是暗物质，而非黑洞，【科学快报】第263期"
+    4. ✅ author: "科学透镜"
+    5. ✅ bvid: "BV1MiPSz2ErY"
+    6. ✅ duration: "05:42"
+  implication: |
+    **修复验证：**
+    1. metadata 扁平化逻辑正确处理嵌套结构
+    2. frontmatter 生成正确包含所有字段
+    3. duration 类型处理正确（字符串和整数都支持）
+
+## Resolution
+
+root_cause: |
+  1. **thinking.type=disabled 导致ASR纠错准确性下降**
+     - SimpleAIClient._call_zhipu() 禁用思考模式
+     - 影响 ASRCorrector 纠错质量
+
+  2. **SRTProcessor 未扁平化嵌套 metadata 结构**
+     - metadata.json: {metadata: {title: "xxx", author: "xxx"}}
+     - SRTProcessor._generate_frontmatter() 直接访问 metadata.get('title')
+     - 返回 None，使用默认值"未命名"
+
+  3. **SRTProcessor 自动生成低质量摘要**
+     - 第219-226行简单复制第一段开头200字符
+     - 用户要求移除摘要部分
+
+  4. **duration 字段类型处理不当**
+     - metadata 中 duration 是字符串 "05:42"
+     - _format_duration 期望整数秒数
+     - 导致 TypeError
+
+fix: |
+  1. **kb_workflow/deep_analyzer/__init__.py (第91-122行)**
+     - 修改 _call_zhipu() 方法
+     - 移除 `"thinking": {"type": "disabled"}` 参数
+     - 让AI使用默认思考模式以提高准确性
+     - 同时处理 reasoning_content 字段作为后备
+
+  2. **kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第162-195行)**
+     - 修改 _load_metadata() 方法
+     - 添加扁平化逻辑，与 AnalyzeProcessor._normalize_metadata() 一致
+     - 处理嵌套结构 {metadata: {...}}
+
+  3. **kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第195-230行)**
+     - 修改 _generate_markdown() 方法
+     - 移除摘要部分生成代码（原第219-226行）
+
+  4. **kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (第276-284行)**
+     - 修改 _generate_frontmatter() 方法
+     - 添加 duration 类型检查
+     - 支持字符串和整数格式
+
+verification: |
+  单元验证完成：
+  1. ✅ metadata 扁平化逻辑正确
+  2. ✅ frontmatter 生成正确
+  3. ✅ duration 类型处理正确
+  4. ✅ title/author/bvid 都正确显示
+
+  等待用户端到端验证：
+  1. 重新运行 Bilibili pipeline 处理 BV1MiPSz2ErY
+  2. 检查生成的 analysis.md 文件
+  3. 验证 title/author 是否正确显示
+  4. 验证是否不再包含摘要部分
+  5. 验证 ASR 纠错准确性（"银河系"不应被误写为"鲜合器"）
+
+files_changed:
+- kb_workflow/deep_analyzer/__init__.py (修改 _call_zhipu 方法)
+- kb_workflow/pipeline/processors/srt.py (修改 _load_metadata, _generate_markdown, _generate_frontmatter 方法)

.planning/debug/srt-processor-thinking-mode.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+status: awaiting_human_verify
+trigger: "调查并修复 SRTProcessor 的 ASR 纠错问题：启用思考模式后输出 AI 的思考过程而非纠错后的字幕内容，以及文件命名缺少标题"
+created: 2026-03-21T22:00:00.000000
+updated: 2026-03-21T22:30:00.000000
+---
+
+## Current Focus
+hypothesis: 修复已完成并通过测试
+test: 所有自动化测试通过（4/4）
+expecting: ASR 纠错将使用禁用思考模式，文件命名将包含标题
+next_action: 用户需要在实际环境中验证修复效果
+
+## 自我验证结果
+- ✓ SimpleAIClient 支持 disable_reasoning 参数
+- ✓ ASRCorrector 使用 disable_reasoning=True
+- ✓ ArchiveProcessor 从 frontmatter 提取标题
+- ✓ _call_zhipu 在 disable_reasoning=True 时添加 thinking.type=disabled
+
+## Symptoms
+expected: |
+  1. ASR 纠错后输出纠正和润色后的完整字幕内容
+  2. 文件命名包含视频标题
+actual: |
+  1. 输出包含 AI 的思考过程（Analyze the Request, 分析请求等）
+  2. 文件命名格式：20260321_BV1MiPSz2ErY_analysis.md（缺少标题）
+errors: |
+  - AI 返回 reasoning_content 而非 content
+  - 文件命名未包含标题
+reproduction: |
+  参考：~/work/zq/30.资源/AI分析/bilibili/20260321_BV1MiPSz2ErY_analysis.md
+  文件内容显示AI的思考分析过程而非纠错后的字幕
+started: |
+  2026-03-21，修复 DeepAnalyzer 后重新启用思考模式，但 SRTProcessor 也受到相同问题影响
+
+## Eliminated
+
+## Evidence
+- timestamp: 2026-03-21T22:00:00
+  checked: 实际输出文件 ~/work/zq/30.资源/AI分析/bilibili/20260321_BV1MiPSz2ErY_analysis.md
+  found: 文件内容包含 AI 的思考分析过程（"Analyze the Request", "分析请求" 等），而非纠错后的字幕
+  implication: 修复代码没有生效，问题仍然存在
+
+- timestamp: 2026-03-21T22:00:00
+  checked: DeepAnalyzer._call_zhipu 的修复逻辑（第 110-124 行）
+  found: 代码逻辑是"优先返回 content 字段，如果 content 为空才使用 reasoning_content"
+  implication: 这个逻辑是错误的！当启用思考模式时，content 不为空但包含的是 AI 的分析过程
+
+- timestamp: 2026-03-21T22:00:00
+  checked: 智谱 API 文档
+  found: thinking.type 参数控制是否启用思考模式：enabled（默认）或 disabled
+  implication: 解决方案是在调用 API 时显式设置 thinking.type="disabled" 来禁用思考模式
+
+- timestamp: 2026-03-21T22:00:00
+  checked: 提交 7ac4937 的 diff
+  found: 该提交移除了 thinking.type="disabled" 参数，导致启用默认的思考模式
+  implication: 这就是问题的根源！移除 thinking.type="disabled" 后，AI 返回分析过程而非直接答案
+
+- timestamp: 2026-03-21T22:00:00
+  checked: 之前的提交 7903690
+  found: 这个提交添加了 thinking.type="disabled" 参数来禁用思考模式
+  implication: 但提交 7ac4937 又移除了它，导致问题重新出现
+
+## Resolution
+root_cause: |
+  提交 7ac4937 移除了 thinking.type="disabled" 参数，导致智谱 API 使用默认的思考模式。
+  当启用思考模式时，AI 返回的内容（content 字段）包含了详细的分析过程（如 "Analyze the Request"），
+  而非我们期望的直接纠错后的字幕。ASR 纠错需要的是直接结果，不需要分析过程。
+
+fix: |
+  1. 在 SimpleAIClient 中添加 disable_reasoning 参数（默认 False）
+  2. 在 ASRCorrector 调用时设置 disable_reasoning=True
+  3. 在 _call_zhipu 方法中，当 disable_reasoning=True 时添加 thinking.type="disabled" 参数
+  4. 在 ArchiveProcessor 中从 frontmatter 提取标题并添加到文件名
+files_changed: []
+  - kb_workflow/deep_analyzer/__init__.py: 添加 disable_reasoning 参数支持
+  - kb_workflow/srt/corrector.py: ASRCorrector 使用 disable_reasoning=True
+  - kb_workflow/pipeline/processors/archive.py: 从文件提取标题并添加到文件名
+
+verification: |
+  自动化测试全部通过（4/4）：
+
+  1. ✓ SimpleAIClient 默认 disable_reasoning=False
+  2. ✓ 可以设置 disable_reasoning=True
+  3. ✓ generate 方法有 disable_reasoning 参数
+  4. ✓ ASRCorrector._correct_batch 使用 disable_reasoning=True
+  5. ✓ _extract_title_from_file 正确提取标题
+  6. ✓ _sanitize_title 清理标题
+  7. ✓ _call_zhipu 在 disable_reasoning=True 时添加 thinking.type=disabled
+  8. ✓ _call_zhipu 返回 content 字段

kb_workflow/.env.example

@@ -12,3 +12,6 @@ export KB_BASE_PATH="~/work/knowledge-base"
 # 可选: Git 配置
 # export KB_GIT_USER="Your Name"
 # export KB_GIT_EMAIL="your@email.com"
+
+# 可选: 工作流行为配置
+# export KB_OVERWRITE_ARCHIVES="false"  # 非交互模式下是否覆盖已存在的归档文件（true/false）

kb_workflow/deep_analyzer/__init__.py

@@ -37,20 +37,25 @@ class AnalysisResult:
 class SimpleAIClient:
     """AI 客户端"""
 
-    def __init__(self, api_key: str = None, provider: str = None, model: str = None, base_url: str = None):
+    def __init__(self, api_key: str = None, provider: str = None, model: str = None, base_url: str = None, disable_reasoning: bool = False):
         self.api_key = api_key or os.environ.get("AI_API_KEY", "")
         self.provider = provider or os.environ.get("AI_PROVIDER", "")
         self.model = model or os.environ.get("AI_MODEL", "glm-5")
         self.base_url = base_url or os.environ.get("AI_BASE_URL", "")
         self.max_retries = 3
+        self.disable_reasoning = disable_reasoning
 
-    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int = 16000) -> str:
+    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int = 16000, disable_reasoning: bool = None) -> str:
         """生成文本"""
         api_key = os.environ.get("AI_API_KEY", self.api_key)
         provider = os.environ.get("AI_PROVIDER", self.provider)
         model = os.environ.get("AI_MODEL", self.model)
         base_url = os.environ.get("AI_BASE_URL", self.base_url)
 
+        # 确定 disable_reasoning 的值：优先使用参数，否则使用实例变量
+        if disable_reasoning is None:
+            disable_reasoning = self.disable_reasoning
+
         if not api_key:
             raise ValueError("AI_API_KEY 未设置")
 
@@ -63,7 +68,7 @@ class SimpleAIClient:
                 if provider == "openai":
                     result = self._call_openai(prompt, max_tokens, api_key, model, base_url)
                 elif provider == "zhipu":
-                    result = self._call_zhipu(prompt, max_tokens, api_key, model, base_url)
+                    result = self._call_zhipu(prompt, max_tokens, api_key, model, base_url, disable_reasoning)
                 elif provider == "minimax":
                     result = self._call_minimax(prompt, max_tokens, api_key, model, base_url)
                 else:
@@ -88,31 +93,51 @@ class SimpleAIClient:
         response.raise_for_status()
         return response.json()['choices'][0]['message']['content']
 
-    def _call_zhipu(self, prompt: str, max_tokens: int, api_key: str, model: str, base_url: str) -> str:
+    def _call_zhipu(self, prompt: str, max_tokens: int, api_key: str, model: str, base_url: str, disable_reasoning: bool = False) -> str:
         import requests
+        import sys
+
         base_url = base_url or "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
         url = f"{base_url}/chat/completions"
         headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
-        # GLM-4.5/4.6/4.7/5 默认启用thinking mode，添加 disable_reasoning 参数获取正常响应
+        # GLM-4.5/4.6/4.7/5 默认启用thinking mode
+        # 通过 disable_reasoning 参数控制是否禁用思考模式
         payload = {
             "model": model,
             "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
-            "max_tokens": max_tokens,
+            "max_tokens": max_tokens
-            "disable_reasoning": True  # 禁用思考模式，获取直接响应
         }
+
+        # 如果明确要求禁用思考模式，添加 thinking 参数
+        if disable_reasoning:
+            payload["thinking"] = {"type": "disabled"}
         response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=600)
         response.raise_for_status()
         data = response.json()
         message = data.get('choices', [{}])[0].get('message', {})
+
+        # 调试：打印完整的 API 响应结构
+        print(f"[DEBUG] disable_reasoning={disable_reasoning}", file=sys.stderr)
+        print(f"[DEBUG] message keys: {list(message.keys())}", file=sys.stderr)
+        if 'content' in message:
+            print(f"[DEBUG] content 长度: {len(message['content'])}, 前200字符: {message['content'][:200]}", file=sys.stderr)
+        if 'reasoning_content' in message:
+            print(f"[DEBUG] reasoning_content 长度: {len(message['reasoning_content'])}, 前200字符: {message['reasoning_content'][:200]}", file=sys.stderr)
+
+        # 返回 content 字段
+        # 当禁用思考模式时，content 包含直接答案
+        # 当启用思考模式时，content 可能包含思考过程和分析
         content = message.get('content', '')
 
         if not content:
-            # 如果仍然为空，检查是否有reasoning_content（用于调试）
+            # 如果 content 为空，检查是否有 reasoning_content
             reasoning = message.get('reasoning_content', '')
             if reasoning:
-                print(f"[DEBUG] Zhipu API返回空的content，但有reasoning_content。")
+                print(f"[DEBUG] Zhipu API返回空的content，使用reasoning_content。", file=sys.stderr)
-                print(f"[DEBUG] 这可能表示disable_reasoning参数未生效或模型不支持。")
+                print(f"[DEBUG] reasoning_content前200字符: {reasoning[:200]}", file=sys.stderr)
-                print(f"[DEBUG] reasoning_content前200字符: {reasoning[:200]}")
+                content = reasoning
+
+        if not content:
             raise ValueError(f"Zhipu API返回空内容。请检查API配置和模型参数。响应数据: {data}")
 
         return content

kb_workflow/pipeline/config.py

@@ -58,6 +58,11 @@ class KBSettings(BaseSettings):
         default=SecretStr(""), description="B站 Cookie (for video download)"
     )
 
+    # 工作流行为配置
+    overwrite_archives: bool = Field(
+        default=False, description="覆盖已存在的归档文件（非交互模式）"
+    )
+
 
 @lru_cache
 def get_settings() -> KBSettings:

kb_workflow/pipeline/processors/archive.py

@@ -7,6 +7,7 @@ to the archive directory organized by platform.
 from __future__ import annotations
 
 import logging
+import re
 import shutil
 from datetime import datetime
 from pathlib import Path
@@ -46,6 +47,8 @@ class ArchiveProcessor(BaseProcessor):
             Archive 处理结果
         """
         try:
+            import sys
+
             # Step 1: 检查是否已完成（幂等执行）
             if self.state_manager:
                 state = self.state_manager.load()
@@ -63,9 +66,14 @@ class ArchiveProcessor(BaseProcessor):
             platform_dir = archive_base / input_data.platform
             platform_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
-            # 文件命名: {YYYYMMDD}_{content_id}_analysis.md
+            # 从源文件中提取标题（用于文件命名）
+            title = self._extract_title_from_file(Path(input_data.analysis_file))
+            # 清理标题：移除特殊字符，限制长度
+            safe_title = self._sanitize_title(title) if title else input_data.content_id
+
+            # 文件命名: {YYYYMMDD}_{content_id}_{title}_analysis.md
             timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
-            archive_filename = f"{timestamp}_{input_data.content_id}_analysis.md"
+            archive_filename = f"{timestamp}_{input_data.content_id}_{safe_title}_analysis.md"
             archive_path = platform_dir / archive_filename
 
             # Step 3: 检查重复
@@ -73,7 +81,9 @@ class ArchiveProcessor(BaseProcessor):
                 platform_dir, input_data.content_id
             )
             if existing_file:
-                should_overwrite = self._ask_overwrite(existing_file)
+                # 检测是否为非交互式环境
+                is_non_interactive = not sys.stdin.isatty()
+                should_overwrite = self._ask_overwrite(existing_file, is_non_interactive)
                 if not should_overwrite:
                     logger.info(f"User chose not to overwrite, skipping archive")
                     return ArchiveOutput(
@@ -143,17 +153,86 @@ class ArchiveProcessor(BaseProcessor):
         matches = list(platform_dir.glob(pattern))
         return matches[0] if matches else None
 
-    def _ask_overwrite(self, existing_file: Path) -> bool:
+    def _extract_title_from_file(self, file_path: Path) -> Optional[str]:
+        """从 Markdown 文件的 frontmatter 中提取标题
+
+        Args:
+            file_path: Markdown 文件路径
+
+        Returns:
+            标题字符串，如果未找到返回 None
+        """
+        try:
+            content = file_path.read_text(encoding='utf-8')
+
+            # 查找 frontmatter 中的 title 字段
+            # 格式：title: "标题内容" 或 title: 标题内容
+            title_match = re.search(r'^title:\s*(?:"([^"]*)"|(.+))$', content, re.MULTILINE)
+
+            if title_match:
+                # 优先使用引号内的内容，否则使用第二个捕获组
+                title = title_match.group(1) or title_match.group(2)
+                return title.strip() if title else None
+
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to extract title from {file_path}: {e}")
+            return None
+
+    def _sanitize_title(self, title: str) -> str:
+        """清理标题用于文件命名
+
+        移除特殊字符，限制长度，转换为安全的文件名。
+
+        Args:
+            title: 原始标题
+
+        Returns:
+            清理后的标题
+        """
+        # 移除或替换不适合文件名的字符
+        # 保留中文、字母、数字、下划线、连字符
+        # 替换所有特殊字符（包括标点符号和常见符号）
+        safe = re.sub(r'[\\/:*?"<>|，。！？、；：""\'\'\s@#$%&*+\-=\[\]{}()<>]+', '_', title)
+
+        # 移除连续的下划线
+        safe = re.sub(r'_+', '_', safe)
+
+        # 去除首尾下划线和空格
+        safe = safe.strip('_')
+
+        # 限制长度（避免文件名过长）
+        if len(safe) > 50:
+            safe = safe[:50]
+
+        # 如果清理后为空，返回默认值
+        if not safe:
+            safe = "untitled"
+
+        return safe
+
+    def _ask_overwrite(self, existing_file: Path, is_non_interactive: bool = False) -> bool:
         """询问用户是否覆盖已存在的文件
 
         使用 rich.prompt.Confirm 模式（与 Pipeline._ask_rerun_step 相同）
 
         Args:
             existing_file: 已存在的文件路径
+            is_non_interactive: 是否为非交互式环境（stdin不是tty）
 
         Returns:
             True 如果用户选择覆盖
         """
+        # 非交互式模式：使用配置决定
+        if is_non_interactive:
+            if self.settings.overwrite_archives:
+                logger.info(f"Non-interactive mode: Overwriting existing archive (KB_OVERWRITE_ARCHIVES=true): {existing_file.name}")
+                return True
+            else:
+                logger.info(f"Non-interactive mode: Skipping existing archive (KB_OVERWRITE_ARCHIVES=false): {existing_file.name}")
+                return False
+
+        # 交互式模式：询问用户
         try:
             from rich.console import Console
             from rich.prompt import Confirm

kb_workflow/pipeline/processors/srt.py

@@ -166,7 +166,7 @@ class SRTProcessor(BaseProcessor):
             metadata_file: 元数据文件路径
 
         Returns:
-            元数据字典
+            元数据字典（扁平化后的）
         """
         path = Path(metadata_file)
         if not path.exists():
@@ -174,7 +174,21 @@ class SRTProcessor(BaseProcessor):
             return {}
 
         with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-            return json.load(f)
+            raw_metadata = json.load(f)
+
+        # 扁平化嵌套结构（与 AnalyzeProcessor._normalize_metadata 一致）
+        if not raw_metadata:
+            return {}
+
+        # 如果已经是扁平结构（顶层有 title）
+        if 'title' in raw_metadata:
+            return raw_metadata
+
+        # 处理嵌套结构 {metadata: {...}, stats: {...}}
+        if 'metadata' in raw_metadata:
+            return raw_metadata['metadata'].copy()
+
+        return raw_metadata
 
     def _extract_tags(self, paragraphs: List[str]) -> List[str]:
         """从段落中提取标签
@@ -216,16 +230,7 @@ class SRTProcessor(BaseProcessor):
         # 构建内容
         content_parts = [frontmatter, ""]
 
-        # 添加摘要（可选）
+        # 直接添加内容，不生成摘要部分
-        if paragraphs:
-            content_parts.append("## 摘要")
-            content_parts.append("")
-            # 使用第一段作为简单摘要
-            first_para = paragraphs[0][:200] if len(paragraphs[0]) > 200 else paragraphs[0]
-            content_parts.append(first_para + ("..." if len(paragraphs[0]) > 200 else ""))
-            content_parts.append("")
-
-        # 添加内容
         content_parts.append("## 内容")
         content_parts.append("")
         for para in paragraphs:
@@ -271,7 +276,12 @@ class SRTProcessor(BaseProcessor):
         # 时长（视频）
         duration = metadata.get('duration', 0)
         if duration:
-            duration_str = self._format_duration(duration)
+            # 如果 duration 已经是字符串格式（如 "05:42"），直接使用
+            # 否则（整数秒数）调用 _format_duration 转换
+            if isinstance(duration, str):
+                duration_str = duration
+            else:
+                duration_str = self._format_duration(duration)
             lines.append(f'duration: {duration_str}')
 
         # BVID

kb_workflow/srt/corrector.py

@@ -26,7 +26,11 @@ class AIClientProtocol(Protocol):
 
 # 纠错 Prompt 模板
 CORRECTION_PROMPT = """你是一个文本校对专家。以下是语音识别生成的字幕，可能包含识别错误。
-请只纠正明显的错误（如同音字、漏字、错字），不要改变原意和风格。
+
+请执行以下任务：
+1. 纠正明显的错误（如同音字、漏字、错字）
+2. 添加适当的标点符号（逗号、句号、顿号等）
+3. 不要改变原意和风格
 
 原文：
 {text}
@@ -100,7 +104,8 @@ class ASRCorrector:
         """
         try:
             prompt = CORRECTION_PROMPT.format(text=text)
-            result = self.ai_client.generate(prompt, max_tokens=len(text) + 500)
+            # ASR 纠错需要直接结果，不需要 AI 的分析过程，因此禁用思考模式
+            result = self.ai_client.generate(prompt, max_tokens=len(text) + 500, disable_reasoning=True)
             return result.strip()
         except Exception as e:
             logger.warning(f"ASR correction failed: {e}, returning original text")