剪辑错误与重复（流水线智能体 2）
自动化剪辑的第二步，在 cut-silences 之后运行。它移除人工编辑在第二遍剪辑中会剪掉的内容：结巴（"the the"，"I- I-"）、立即重复的词、假开头（一个被放弃并重新开始的短语）以及重录音（重新录制的台词——保留干净的版本，丢弃出错的版本）。
判断什么算作错误是判断，而非公式——强调性重复（"never, never"）和修辞性重复（"the first piece is, is this…"）在机械上看起来与结巴完全一样。因此，默认情况下此智能体是审核机制：它展示带有完整上下文的候选内容；智能体（和用户）决定；仅批准的剪辑会被渲染。
使用时机
- "剪掉错误"、"移除结巴/重复"、"清理口误"、"保留最佳录制"、"剪掉假开头"
- 作为主编辑工作流的第二阶段，处理 cut-silences 的输出。
三个步骤的流程
1. 查找候选内容（机械操作）
node .claude/skills/cut-mistakes/scripts/find-cut-candidates.mjs \
<silence-transcript.json> --out-dir video-projects/<slug>/assets
输入通常是智能体 1 的 <stem>.silence-transcript.json，因此剪辑会落在已去除静音的时间线上。写入文件：
<stem>.cut-candidates.json— 结构化候选项（类型、置信度、提议的cut范围、removes/keeps文本、上下文、建议）<stem>.cut-candidates.md— 可读的提案
候选类型：stutter（立即重复的词）、retake（通过 Jaccard 相似度检测的重复或近似重复片段）、false_start（被放弃并重新开始的短短语）
2. 审核（必选步骤）
在上下文中阅读每个候选项，并决定保留还是剪掉。机械检测器无法区分有意强调/修辞与真正的口误，所以不要盲目信任 recommend——请阅读 removes + context。常见的误报：强调性重复（"it's never, never hands-off"）、系动词后接问句（"the piece is, is this…"）、列举。
向用户展示带有每项建议的候选项；收集批准。将批准的剪裁写入文件：
{ "cuts": [ { "start": 100.93, "end": 101.06, "reason": "I- false start" }, ... ] }
（start/end 以秒为单位，基于输入转录/视频时间线。你可以扩大候选范围——例如，对于重录音，从出错的录制开始剪到干净的重新开始。）
3. 应用批准的剪辑
node .claude/skills/cut-mistakes/scripts/apply-cuts.mjs \
<silence-transcript.json> --cuts approved-cuts.json \
--video video-projects/<slug>/assets/edited-silenced.mp4 \
--output video-projects/<slug>/assets/edited-clean.mp4 --apply
写入 EDL、重新调整时间轴的 <stem>.mistakes-transcript.json（供动态图形智能体和 validate-beat-sync.mjs 使用）、决策日志，以及（使用 --apply）剪辑后的视频（ffmpeg 修剪+连接，A/V 同步）。去掉 --apply 可进行试运行。
审查结果
使用共享的审查工具目视检查剪辑并抽查边界：
node scripts/build-edl-review.mjs <stem>.mistakes-edl.json \
--original video-projects/<slug>/assets/edited-silenced.mp4 \
--edited video-projects/<slug>/assets/edited-clean.mp4 \
--output video-projects/<slug>/assets/mistakes-review.html
npx serve . -p 8080 -n
注意事项
- 非常干净的素材可能产生很少或零个实际剪辑——这是有效结果；不要为了达到配额而剪掉自然的讲话。
- 在两个口语词之间的剪辑是硬连接。对于结巴/假开头，它们通常很干净；对于更紧的音频，可以稍后添加 20-30ms 的淡入淡出。
- 将
mistakes-transcript.json+ 干净视频传递给智能体 3（动态图形/分层卡片）。