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무료GitHub에 공개한국어 소개

caption-qa

SRT와 WebVTT 자막을 Netflix, BBC 또는 DCMP 기준에 따라 읽기 속도, 줄 길이, 화면 표시 시간, 간격과 겹침을 확인하고, 문제 보고와 시간·줄바꿈 수정 안내를 제공합니다.

원문원문 설명 보기

Check SRT or WebVTT captions and subtitles against published standards (Netflix English, BBC subtitle guidelines, DCMP Captioning Key) for reading speed, line length, line count, time on screen, gaps and overlaps, then fix failures by retiming before rewording. Use when asked to QA, lint or validate captions, check whether subtitles read too fast, prepare captions for Netflix, broadcast or educational delivery, or add a caption check to CI.

github/awesome-copilot스타 40,567(GitHub 40,567 + cccskills 0)

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 납품 전에 기준에 따라 자막 점검
  • 읽기 속도와 줄 길이 확인
  • 플랫폼 기준에 맞게 자막 준비
  • CI에서 자막을 반복 점검

한국어 소개

할 수 있는 일

SRT와 WebVTT 자막을 Netflix English, BBC 자막 지침 또는 DCMP Captioning Key 기준으로 확인합니다. 표시 문자 수와 재생 시간으로 읽기 속도를 계산하고, 자막별 줄 길이와 줄 수, 화면 표시 시간, 자막 사이 간격, 겹침을 보고합니다. 대상이 지정되지 않으면 성인 콘텐츠용 Netflix English를 사용하고 그 전제를 알립니다. 문제가 발견되면 대사를 유지하는 것을 우선하며 표시 시간을 늘리거나 시작 시각을 조정하고, 구절 단위로 나누거나 줄을 다시 나누는 방법을 차례로 검토합니다. 수정 후 재측정할 수 있으며, 반복 실행할 Python 3 검사 스크립트를 만들어 CI에 넣는 작업도 지원합니다.

이럴 때 유용합니다

납품 전에 자막이 기준에 맞는지 확인하거나 플랫폼에서 거부된 이유를 살펴볼 때 사용할 수 있습니다. Netflix, 방송, 미국 교육 매체용 자막을 준비하거나 여러 파일을 정기적으로 점검할 때도 유용합니다. CI에서 문제가 있는 자막을 찾아내는 데에도 쓸 수 있습니다.

사용 예시

  • “이 SRT를 Netflix English 기준으로 검사하고 문제가 있는 자막을 알려 주세요.”
  • “자막의 읽기 속도와 줄 길이를 확인하고 대사를 바꾸지 않고 수정해 주세요.”
  • “CI에서 실행할 자막 검사 스크립트를 준비해 주세요.”

주의 사항

지원 형식은 SRT와 WebVTT입니다. 프레임 단위로 자막 간격을 판단하려면 프레임 속도가 필요하며, 지정되지 않으면 24 fps로 가정합니다. ASS 파일은 먼저 SRT로 변환해야 합니다. 수치 기준을 충족해도 자막 스타일 심사를 통과한다고 보장되지는 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

문서 점검

AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.

안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
B일부 부족자막 수정과 CI 스크립트 작성이 포함되지만 덮어쓰기 전 확인 절차는 제시되지 않습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호반복 검사 스크립트에는 Python 3만 필요하다고 명시되어 있습니다.

점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 27일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md8.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Caption QA

Captions fail delivery and accessibility review on numbers: characters a second, characters a line, time on screen and the gap between captions. Each standard publishes its own limits, and they differ, so "are these captions OK?" has no answer until you know where they are going. This skill picks the right set of limits, measures every cue the same way the published limits are written, and fixes failures without cutting the speaker's words.

When to Use This Skill

  • The user has an .srt or .vtt file and asks whether it is ready to ship, or why a platform rejected it.
  • The user asks whether captions or subtitles read too fast, or have lines that are too long.
  • Captions are headed for Netflix, a broadcaster, or US educational media, and must meet that spec.
  • The user wants caption checks in CI so a bad file fails the build.

Pick the Standard

If the user names no target, use Netflix English (adult) and say that you did.

StandardReading speedLine lengthLinesTime on screenGap between captions
Netflix English, adult20 characters a second42 characters25/6 s to 7 sAt least 2 frames; close gaps under 0.5 s to 2 frames
Netflix English, children's17 characters a second42 characters25/6 s to 7 sSame as adult
BBC subtitle guidelines160-180 words a minute; aim for about 0.3 s a word37 characters (broadcast); online, 68% of the width of a 16:9 frame2-If you leave a gap, at least 1 s, preferably 1.5 s
DCMP Captioning Key (US educational media)130 / 140 / 160 words a minute for lower / middle / upper level-2 (preferred)40 frames (1 s 10 frames) to 6 s-

Sources: Netflix English (USA) Timed Text Style Guide, Netflix subtitle timing guidelines, BBC subtitle guidelines, DCMP Captioning Key: text and presentation rate. The BBC's per-word time and minimum gap are guidance, so report them as suggestions, not failures.

Measure Every Cue the Same Way

  • Characters are letters, digits, spaces and punctuation in the displayed text. Don't count line breaks, formatting tags (<i>, <b>, {\an8}) or the cue number.
  • Reading speed is characters divided by duration (out-time minus in-time), in seconds.
  • Words a minute is words divided by duration, times 60. A word is a run of characters that holds a letter or a digit, so a lone dash isn't one.
  • Gap runs from one cue's out-time to the next cue's in-time. Frame limits depend on the frame rate: 2 frames is 0.083 s at 24 fps but 0.067 s at 30 fps. Ask for the frame rate, or state that you assumed 24 fps.
  • Overlap: a cue that ends after the next one starts is always a failure, under every standard.
  • Read both timestamp forms: 00:00:01,000 (SRT) and 00:00:01.000 or 01.000 (WebVTT). Skip WebVTT NOTE, STYLE and REGION blocks, and treat cue settings after the timestamps (align:start) as part of the timing line.

Workflow

  1. Find the target (platform, broadcaster or audience level) and pick the standard from the table.
  2. Measure every cue, or run the command-line check below and read its output.
  3. Report with a count line first ("212 of 240 captions meet Netflix English, adult"). Then group failures by rule, with cue numbers and timecodes. Show the first few cues of each kind instead of hundreds of lines.
  4. Fix, keeping the words, in this order:
    1. Extend the out-time into the following gap, keeping the minimum gap.
    2. Start the cue earlier if the previous cue ends well before it.
    3. Split a long cue into two at a phrase boundary, each one meeting the minimum time on screen.
    4. Merge a flash cue (under the minimum time) into its neighbor.
    5. Re-break lines: break after punctuation or before a conjunction or preposition, and keep an article with its noun and a first name with a last name.
    6. Edit the wording only when the user asks for edited (not verbatim) captions.
  5. Measure again after fixing. A retime can create a new overlap or a gap under the minimum.

Reference Check Script

When the user wants a repeatable check (a folder of files, or CI), write this script, or adapt it to the chosen standard. It applies the Netflix adult limits from the table, prints each failing caption and exits with 1 when any caption fails, so it can gate a build. It needs only Python 3.

import re
import sys

# Netflix English, adult programs. Change these for another standard.
LIMITS = {"cps": 20, "cpl": 42, "lines": 2, "min_s": 5 / 6, "max_s": 7, "gap_frames": 2}
FPS = 24
T = r"(?:(\d+):)?(\d{1,2}):(\d{1,2})[,.](\d{1,3})"
TIMING = re.compile(T + r"\s*-->\s*" + T)
TAGS = re.compile(r"<[^>]+>|\{\\[^}]*\}")


def seconds(h, m, s, ms):
    return int(h or 0) * 3600 + int(m) * 60 + int(s) + int((ms + "00")[:3]) / 1000


def read_cues(path):
    text = open(path, encoding="utf-8-sig").read().replace("\r\n", "\n")
    for block in re.split(r"\n[ \t]*\n", text):
        lines = block.strip().split("\n")
        for i, line in enumerate(lines[:3]):
            m = TIMING.search(line)
            if m:
                body = [TAGS.sub("", t).rstrip() for t in lines[i + 1:]]
                g = m.groups()
                yield seconds(*g[:4]), seconds(*g[4:]), [t for t in body if t.strip()]
                break


def check(path, lim=LIMITS, fps=FPS):
    cues, failed = list(read_cues(path)), 0
    for n, (start, end, text) in enumerate(cues, 1):
        dur, chars, issues = end - start, sum(len(t) for t in text), []
        if dur > 0 and chars / dur > lim["cps"]:
            issues.append(f"{chars / dur:.1f} characters a second")
        issues += [f"line {j} is {len(t)} characters"
                   for j, t in enumerate(text, 1) if len(t) > lim["cpl"]]
        if len(text) > lim["lines"]:
            issues.append(f"{len(text)} lines")
        if dur < lim["min_s"] or dur > lim["max_s"]:
            issues.append(f"on screen {dur:.2f} s")
        if n < len(cues):
            gap = cues[n][0] - end
            if gap < 0:
                issues.append(f"overlaps the next caption by {-gap:.2f} s")
            elif gap * fps < lim["gap_frames"] - 0.01:
                issues.append(f"gap of {gap * fps:.0f} frames at {fps} fps")
        if issues:
            failed += 1
            print(f"{path} #{n} {start:.3f} -> {end:.3f}: " + "; ".join(issues))
    print(f"{path}: {len(cues) - failed} of {len(cues)} captions pass")
    return failed == 0


if __name__ == "__main__":
    results = [check(p) for p in sys.argv[1:]]
    sys.exit(0 if results and all(results) else 1)

Run it as python3 check_captions.py captions/*.srt. For another standard, change LIMITS, and add a words-a-minute check (words divided by duration, times 60) for the BBC and DCMP. The script doesn't check the advice-level rules (chaining short gaps, the BBC's per-word time); report those separately.

In GitHub Actions:

- run: python3 check_captions.py captions/*.srt

Gotchas

  • Meeting these numbers doesn't certify a file. Netflix and broadcasters also review style: italics, speaker labels, sound descriptions and position.
  • The limits were read from each standard's own page in October 2026. Check the source before quoting a limit as current.
  • Only SRT and WebVTT are covered. Convert ASS first with ffmpeg -i subs.ass subs.srt, which keeps the timing and wraps the text in font tags that the character count ignores.

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