WAV → SRT 高速生成 (/srt-fast・テキスト分割型 v7.1)

単一パスGPU転写（mlx-whisper・Apple Silicon対応）で高品質文字起こしを行い、取得した fulltext をポーズ位置で意味的にN分割し、サブエージェント等で改行工程のみを並列処理して高速にSRT字幕を生成するスキル。

設計原則

1. 転写は並列化しない: 単一パスGPU転写（mlx-whisper）。gap補完内蔵で境界なし・高品質。
2. 改行工程のみ並列化: テキストをポーズ位置でN分割し、サブエージェントで並列改行（25字超1%未満・平均14字前後）。
3. 高速な全体アライメントとQA修復: difflibによる全体アライメントで時刻を割り当て、基準超過行（25字超や文頭NG）のみをピンポイントで修復。

使い方

/srt-fast <音声または動画ファイルのパス>

カット点同期XMLがある場合は、アライメント時に --xml "<XMLのパス>" を渡すことでカット後のタイムラインと完全同期可能。

実行手順

Step 1: 環境とスクリプト解決

# プラグイン本体の場所を決める（この順で探し、最初に見つかったものを使う）
# Claude Code は ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} をプラグインの実パスに展開する。Codex / Antigravity は展開しない。
ROOT="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-/nonexistent}"
if [ ! -f "$ROOT/scripts/whisper_to_srt.py" ]; then
  # 同じプラグインの複数版がキャッシュに残ることがあるので、更新の新しいものを選ぶ
  HIT="$(find "$HOME/.claude/plugins" "$HOME/.codex/plugins/cache" "$HOME/.gemini/config/plugins" \
         -maxdepth 8 -type f -name whisper_to_srt.py -path '*premiere-skills*' -print0 2>/dev/null \
         | xargs -0 ls -t 2>/dev/null | head -1)"
  [ -n "$HIT" ] && ROOT="$(cd "$(dirname "$HIT")/.." && pwd)"
fi
[ -f "$ROOT/scripts/whisper_to_srt.py" ] || { echo "premiere-skills のスクリプトが見つかりません。プラグインを入れ直してください"; exit 1; }

SCRIPTS_DIR="$ROOT/scripts"
PREPARE_SCRIPT="$SCRIPTS_DIR/chunk_tools/prepare_text_parts.py"
WHISPER_SCRIPT="$SCRIPTS_DIR/whisper_to_srt.py"
RULES_FILE="$ROOT/references/srt_runtime_rules.md"
echo "premiere-skills: $ROOT"

OUT_ROOT="$(dirname "<入力ファイルの絶対パス>")"

Step 2: 依存チェック

• ffmpeg（導入済み確認: command -v ffmpeg）
• mlx-whisper または faster-whisper

Step 3: 前処理（単一パスGPU転写＋テキスト分割）

python3 "$PREPARE_SCRIPT" "<入力ファイルの絶対パス>" --repo "$OUT_ROOT"

実行後、標準出力に MANIFEST: <path> として <stem>.parts.json が出力される。

Step 4: 並列改行（サブエージェント / LLM）

<stem>.parts.json の内容を読み込み、各パート（parts[i]）に対して改行タスクを実行する。 パート数 n > 1 の場合はサブエージェント（invoke_subagent）を同一ターンでN体並列起動する。 パート数が1（n == 1）の場合は、起動オーバーヘッドを避けるためメインエージェントが直接改行して書き込む。

サブエージェント用プロンプト要約:

• 1行＝1テロップ
• 目標文字数: 平均14字前後・25字超1%未満
• 削除・要約・言い換えは禁止（全文をカバー）
• SRT番号やタイムコードは含めない（純粋なテキスト行のみ）
• 「書き終えたら再読・自己検証はせず即終了する」「最終応答は LINES=<非空行数> を返す」

Step 5: 組み立てと時刻アライメント（bash直叩き）

全パートの lines_out が揃ったら、結合してアライメントを実行する:

cd "<out_dir>" && python3 -c "
from pathlib import Path
import json
m = json.loads(Path('<stem>.parts.json').read_text())
lines = []
for p in m['parts']:
    lines += [l.strip() for l in Path(p['lines_out']).read_text().splitlines() if l.strip()]
Path(m['lines_out']).write_text('\n'.join(lines)+'\n')
print(len(lines), 'lines')
" && SRT_QA_JSON=1 python3 "$WHISPER_SCRIPT" \
  --from-text "<stem>.fast.lines.txt" --segments "<stem>.segments.json" -o "<stem>.fast.srt"

※カットXMLがある場合は --xml "<XMLパス>" を付与。

Step 6: QA自動修復

出力の QA_JSON で over25（25字超）や head_ng（文頭助詞等）が検出された場合、<stem>.fast.lines.txt の該当行をルールに従って分割・調整し、whisper_to_srt.py --from-text ... を再実行（約0.1〜1秒で再アライメント完了）。

Step 7: 掃除と完了報告

不要になった一時パートファイルを削除:

rm -f "<out_dir>/<stem>".part*.txt "<out_dir>/<stem>".part*.lines.txt

報告フォーマット:

• 出力SRTの絶対パス（<stem>.fast.srt）
• 統計情報（行数、平均文字数、25字超件数、修復回数など）
• Premiere Pro に「ファイル > 読み込み」でインポート可能な旨