v1.2.0 — 段落组织 / 视频总结 / 推理模型兼容

course2md v1.2.0

阅读体验与 LLM 稳定性版本：段落组织 + 视频总结 + 推理模型兼容。
本版本两项核心改进来自社区贡献，感谢 @QiuShunan 与 @1Cookie2gavh 🎉

✨ 新特性

段落组织（#6，感谢 @QiuShunan 的首个贡献）

• 同一截图下、短停顿（<3.5s）内的连续 ASR 片段合并为自然段落——
  文稿不再是 VAD 碎片流水账；LLM 校对单位随之升级为段落
• 独立语气词条目（「嗯」「啊」）自动过滤，无需 LLM
• 跨页文本只在句读/空格处切分，找不到自然断点整段保留（不词中截断）
• HTML 去掉「……」对话式包裹；timeline.jsonl 完整保留原始事件供溯源

视频总结（#7，感谢 @1Cookie2gavh）

• course2md summarize <目录>：为已有输出生成 TL;DR / 核心要点 /
  带时间戳大纲，就地写入 course.md/html（幂等，--force 覆盖，
  -o 导出独立 <标题>.summary.md）
• [llm] summarize = true 转换后自动总结；超长视频 map-reduce
• 幻觉防护：仅以带时间戳字幕为输入、temperature=0、结构化 JSON 输出

推理模型润色兼容（#7）

• json_object 响应格式（端点不支持时自动降级重试）
• max_tokens 16384（reasoning 不再吃光正文预算）
• 解析三级容错：严格 → 尾逗号清理 → 逐对象扫描跳坏项
• 失败批次拆半递归重试；Section 级 4 路并发润色（长视频约 1/4 耗时）
• DeepSeek V4 Flash 等推理模型从「必现失败」到稳定可用

其他

• course2md remove [--asr]：清除 LLM/STT API 凭据（分享/提交前）

🔧 移植时修复（#7 代码审查）

宽容扫描方向反了会漏掉首对象；严格解析含坏项时早退跳过降级；
json_object 无降级路径；contains_summary 标题误判；CI 编译错误
与 clippy 违规。全部已带回归测试。

📦 安装

brew upgrade mizorewww/tap/course2md
# 或下载下方对应平台二进制

完整变更见 CHANGELOG.md。

Full Changelog: v1.1.0...v1.2.0