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【AI 上字幕教學】5 分鐘搞定影片上字幕，打造 AI 字幕工作流，教 Claude 記住你的詞典、越用越準
拍片最煩的字幕環節，其實可以讓 AI 越做越好
你剪完片上字幕的時候，是不是也遇過這些？
「Claude Code」被寫成「Cloud Cloak」
人手改了一個小時，下一條片打開字幕檔，同樣的錯又原封不動再來一次
這些全部是我真實遇過的。今天完整分享我現在的做法：免費工具轉寫，AI 自動修正，核心是一本會越用越厚的詞典👇
1️⃣ 先搞清楚：為什麼自動字幕總是讓你失望
現在的轉寫工具，日常對話已經聽得很準，問題永遠出在專有名詞。
工具名、人名、行業術語，它聽不懂就亂寫。而且最要命的是：
❌ 你今天人手改對了一批錯，明天的影片，這批錯一個不少再出現
✅ 真正的解法不是找一個「更準的工具」，是讓錯誤只需要教一次
問題從來不在準確率，在記憶。工具沒有記憶，你教它一百次，它都當第一次。
2️⃣ 我的三步流程（全程大約五分鐘）
Step 1️⃣ 剪好的片丟上 SubEasy
這是我對比過幾個工具後留下來的：每天 3 次免費轉寫，每次 30 分鐘以內，當天第一次還有快速通道，等兩三分鐘就轉好。匯出 SRT 字幕檔，這是初稿。
Step 2️⃣ SRT 交給 Claude Code
一句「幫我修正這份字幕」，它會先打開我的修正詞典，把記錄過的錯誤全部批量改好，然後通讀全文，靠上下文找出新的可疑位置，查證之後才改。
Step 3️⃣ 看待確認清單
它遇到不確定的專有名詞，不會亂猜。會列一張表給我：第幾條字幕、原文是什麼、它猜是什麼、為什麼不敢自動改。我掃一眼，確認幾個位，收工。
字幕是要公開見人的東西，錯一個專有名詞就是砸自己招牌。所以我寧可它停手問我，也不要它自作聰明。
3️⃣ 整套系統的心臟：詞典會自己長大
每次修正完，它會把今天新發現的錯誤自動寫回詞典。
這代表什麼？
你這條片踩過的坑，下一條片自動免疫。
我的詞典養了四個月，累積到大約 380 條規則。單單「Claude Code」這一個詞，就收錄過 24 種錯法。
❌ 以前：每出現一種新錯法，我就要人手再改一次
✅ 現在：它們全部變成規則，再出現，自動處理
它就像一個越做越熟的助理：你教過一次的錯，它不會再錯第二次。
4️⃣ 老實說，這套流程有三個限制
📌 頭一兩條片威力出不來。詞典是靠餵的，前期它還薄，你要多確認幾個位。
📌 全新的專有名詞，第一次一定會進待確認清單。這不是缺點，這是它老實。
📌 SubEasy 免費版單檔 30 分鐘上限，長片要先分段。
🎯 結論：從「找工具」升級為「養資產」
工具思維：字幕不準？換一個更準的工具，然後繼續每條片從零開始改。
資產思維：接受工具一定會錯，但把每一次修正變成永久規則，越用越省力。
轉寫工具人人都能用，效果人人一樣。真正拉開差距的，是那本只屬於你的詞典。
工具是大家的，詞典是你的💡
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