👤 台上講課的講師
什麼時候用:上課前最後一週、現場執行時
用了會:用 教學影片字幕稿產生器 把原本要花 1-2 小時的工作壓到 5-10 分鐘,產出可以直接用
逐字稿轉 SRT/VTT 字幕格式,含時間碼、關鍵字標記
每日可使用 3 次
什麼時候用:上課前最後一週、現場執行時
用了會:用 教學影片字幕稿產生器 把原本要花 1-2 小時的工作壓到 5-10 分鐘,產出可以直接用
什麼時候用:面對 逐字稿轉 SRT/VTT 字幕格式 這類需求時
用了會:不用每次重新從零開始想,AI 給結構化模板可微調
什麼時候用:想對齊業界標準格式或學新做法
用了會:參考 AI 產出後再根據自己風格調整,效率提升 3-5 倍
把錄音轉文字的逐字稿貼進「逐字稿/講稿」欄。最理想用 YouTube 自動字幕 / Otter.ai / Whisper 的原始輸出,AI 會自動斷句 + 加時間碼。一次最多 5000 字(約 30-40 分鐘影片)。
SRT(YouTube / Vimeo / Premiere)/ VTT(HTML5 / 線上課程平台)/ 純文字(給人讀的腳本)/ 全部。初次跑選「全部」 — 同樣的時間軸三種格式一次拿。
15 / 20 / 25 / 30 字。Netflix / YouTube 教學影片標準是 20 字(讀完約 4-6 秒);TikTok / Reels 短影片用 15 字(手機螢幕窄);長條訪談可用 25 字。
AI 會:(1) 斷句符合閱讀節奏 (2) 自動產時間碼(00:00:00,000 → 00:00:05,000)(3) 標記講師強調的關鍵詞 (4) 處理「咳嗽 / 笑聲」這類非語言事件。
把 SRT 拖進 Premiere / DaVinci / CapCut 自動對齊。VTT 直接傳上 Kaik / YouTube。20 分鐘影片字幕從「手打 2 小時」變「上傳 + 微調 10 分鐘」。
AI 標記出的「關鍵詞」可以接 [/editing-script](/editing-script) → 自動標哪段保留 / 剪掉 / 加字卡。從拍攝到上架 — 端到端壓縮到 1 個下午。
※ 案例為示意性質,輸入與產出片段已抽象化或匿名化。如涉及真實客戶情境, 皆事先取得當事人同意刪除可識別資訊。若你發現任何案例與你的真實情境相似屬於巧合, 歡迎告知 [email protected]。
逐字稿轉 SRT/VTT 字幕格式。聽起來簡單,但真實狀況下講師常卡在 3 個地方:
這個工具的設計就是為了解決這 3 件事。
詳細的 7 步驟在上面「📖 使用說明」區。核心邏輯:填必填 → 加選填 context → 產生 → 微調 → 應用。
台上講課的講師、線上直播課程主持人、混合式教學設計者 是這個工具最常見的使用者。共同的痛點是 互動度低、節奏抓不準、學員反應冷淡。
不同階段有不同的「下一個工具」建議:
AI 產出是「初稿」不是「終稿」。建議花 5-10 分鐘檢視產出後再使用:
這樣產出才會「像你寫的」,不會被學員 / 客戶看出 AI 味。
台上講課的講師、線上直播課程主持人、混合式教學設計者 都適用。共同特徵是經常需要產出 逐字稿轉 SRT/VTT 字幕格式 相關內容,但時間有限。
建議當「初稿」用,花 5-10 分鐘做 3 件事:(1) 把範例換成你的真實情境;(2) 補上領域特殊細節;(3) 確認時程 / 數字 / 名稱沒錯。然後就能用。
每個工具每日 3 次免費,分享給朋友 +3 次,被推薦 +5 次。額度每天 UTC+8 凌晨 0:00 重置。
不會儲存到伺服器。產出結果只存在你的瀏覽器 localStorage,除非你主動點「儲存到 Email」才會儲存到雲端。
屬於你。你可以自由用於教學、商業、發布、改作。建議保留 AI 輔助痕跡(誠實是上策),但沒有強制要求標註。
可以按結果區的「🔁 用同樣輸入重跑」按鈕,會用同樣輸入再跑一次(消耗 1 次配額),通常 AI 隨機性會給出不同切角的版本。