靜態展示，不讀取 live media（即時媒體）或 private data（私密資料）
頁面只描述 repo（儲存庫）內的 architecture（架構）、workflow（工作流程）與 verification（驗證方式）。它不會掃描本機影片、不會讀取 `.env`、不會呼叫 OpenAI API（OpenAI 介面）或 Whisper runtime（Whisper 執行環境）。
一眼看懂要跑哪段
從 video intake（影片匯入）到 burn（燒錄）分成清楚節點，讓人工審查能停在 transcript（逐字稿）或 SRT（字幕檔）。
把品質檢查前置
QA（品質檢查）不只是最後報告，而是 transcript、translation（翻譯）與 SRT validation（字幕驗證）的連續防線。
對齊 repo 結構
圖中的每個責任區都對應到 `src/subtitle_pipeline/`、`tests/` 與 `docs/operations/`，方便追修。
從影片到可發布字幕的六段水管
點選任一節點可看到 input（輸入）、owner（責任邊界）與 output（輸出）。動態線路只呈現資料流向，不代表頁面會執行 pipeline（管線）。
CLI（命令列介面）控制流程，domain modules（領域模組）各自守住邊界
這張圖把實際 code paths（程式路徑）放進 architecture map（架構地圖），讓 reviewer（審查者）可以從展示頁一路追到檔案。
操作者、審查者、發布者分工清楚
User architecture（使用者架構）描述人如何進出流程，而不是只描述 code（程式碼）。這能避免把字幕工具誤看成黑箱自動化。
啟動 pipeline（管線）
提供影片路徑、設定檔與目標 workspace（工作區），負責確保輸入檔案留在本機邊界內。
檢查 transcript / SRT
查看 report（報告）、可疑 segments（片段）與 glossary（詞彙表）命中情況，決定是否 rerun（重跑）。
取用輸出成果
只拿 approved SRT（核准字幕）、burned video（燒錄影片）或 QA summary（品質摘要），不把 raw media（原始媒體）推回 repo。
用 repo 內驗證流程確認文件與程式仍對齊
本頁只是一份 static showcase（靜態展示），實際品質仍由 scripts（腳本）、tests（測試）與人工預覽共同把關。
.\scripts\verify.ps1
python -m pytest
python -m http.server 8767 --bind 127.0.0.1展示 repo 能力，不展示真實影片內容
video-subtitle 的高風險資料是 raw video（原始影片）、audio（音訊）、transcript（逐字稿）、translated subtitle（翻譯字幕）、API key（介面金鑰）與 workspace output（工作區輸出）。這些不能被 HTML showcase（HTML 展示頁）讀取，也不能被 commit（提交）。
真實影片、音訊、逐字稿、字幕成品、`workspace/` output（輸出）與 `.env`。
`examples/*.yaml`、`.env.example`、prompt templates（提示詞樣板）與人工撰寫的 docs（文件）。
PR（合併請求）只能呈現 architecture（架構）與 anonymized behavior（匿名化行為），不能夾帶客戶或個人影片內容。