對影音創作者來說，剪完影片往往還不是工作的終點。從逐字稿校對、字幕斷句、調整出現時間，到把每一句字幕對準畫面切點，光是處理字幕就可能再花上大半天。
知名YouTube頻道「壹加壹」近期推出AI字幕工具「What'Sub」，由團隊成員令老闆投入近半年、約20萬元開發，主打繁體中文與台灣創作者的使用習慣。除了AI自動辨識語音，還把智慧斷句、專屬詞庫、切點偵測、字幕排版等功能整合進同一套工具。
What'Sub推出後也迅速引起創作者與工程圈討論。前端工程師竹子拆解產品後給出高度評價，認為真正值得注意的不是「一個人也能靠AI寫程式」，而是開發者本身具備影音後製經驗，再透過AI把這些經驗轉化成產品。
What'Sub到底怎麼用？和一般AI字幕工具有什麼不同？《數位時代》整理主要功能與操作方式一次看。
本文目錄
- What'Sub功能有哪些？從聽打、斷句到對Cut點一次處理
- What'Sub怎麼用？從AI辨識到字幕匯出，6步驟一次看
- What'Sub有什麼限制？Chrome、Edge與大型影片要注意
- What'Sub多少錢？最低100元即可開始使用
- What'Sub適合誰？這3類創作者會最有感
What'Sub功能有哪些？從聽打、斷句到對Cut點一次處理
市面上的自動字幕工具不少，但對繁體中文創作者而言，「語音轉成文字」只是第一關。
除了台灣口語、人物姓名、品牌名稱與專有名詞可能辨識錯誤，字幕真正放進影片後，還得重新處理斷句、每行字數、停留時間及時間軸位置。
令老闆因此將多年後製經驗放進What'Sub，希望解決的不是單一「聽打」工作，而是從辨識、校對到字幕排版的一整段流程。
What'Sub目前主要功能包括：
| 創作者常見痛點 | What'Sub功能 | 可以做什麼？ |
|---|---|---|
| AI老是打錯人名、品牌名 | 專屬詞庫 | 修正後記住常用字詞，未來辨識時套用 |
| 每句字幕太長、斷句很怪 | 智慧型斷句 | 依閱讀節奏、字數與停留時間調整字幕 |
| 字幕時間軸很難對準 | 切點偵測、磁吸對齊 | 找出影片剪接點，協助字幕邊界對齊 |
| IG、YouTube字幕被介面遮住 | 社群安全框 | 預先確認字幕適合擺放的位置 |
| 找不到可商用中文字型 | 1,900種開源字型 | 可直接選用，也支援讀取電腦本機字型 |
| 擔心未公開影片整支上傳 | 影片留在本機 | 擷取音訊進行辨識，影片本體留在使用者電腦 |
前端工程師竹子拆解：What'Sub不同於一般AI Demo
What'Sub引起討論，其中一個原因，是它剛好踩中近年Vibe Coding與AI輔助開發的熱潮。過去可能需要一支軟體團隊打造的產品，如今熟悉特定領域的人，也有機會透過AI降低開發門檻。
竹子實際拆解What'Sub後認為，它與許多停留在「展示AI做得到」階段的作品不同，「它是真的在賣東西，不是在展示技術。」
除了字幕工具本身，What'Sub還建置金流、月繳年繳、加購包、推薦碼、電子發票、錢包、訂單與管理後台等完整商業流程；SEO也針對不同搜尋需求建立獨立頁面。在竹子看來，這已經不是單純的Side Project，而是一套真正朝商業化經營的產品。
技術面也有不少讓他意外的設計。例如What'Sub大量運用瀏覽器本身的影音處理能力，抽取音訊時不必完整解碼整支影片，而是分析影片檔案結構、找出需要的音訊資料。竹子舉例，一支10GB影片，在特定情況下可能只需讀取約80MB資料，就能抽出音檔；分鏡偵測、音訊切割等功能，也各自設計了處理機制。
但竹子認為，真正值得注意的不是用了哪些新技術，而是背後的「Domain Knowledge（領域知識）」。包括字幕斷句、剪接點對齊，甚至錯誤訊息都直接用中文說明「發生什麼事、為什麼，以及可以怎麼辦」，反映開發者對實際影音工作流程的熟悉程度。
不過，他也指出，What'Sub目前大量功能採自行開發，從路由、狀態管理到影音處理引擎都有不少「手刻」成分。以一人或極小團隊開發來說，完成度相當高；但未來若要擴大規模、多人協作，程式架構、文件化、資訊安全與效能優化，仍會是必須補上的工程課題。
What'Sub怎麼用？從AI辨識到字幕匯出，6步驟一次看
What'Sub的使用流程並不只是「上傳影片→產生逐字稿」，而是把後續字幕編輯也整合進同一個介面。
Step 1：選擇影片，讓AI自動辨識語音
進入What'Sub後選擇要處理的影片，系統會擷取音訊進行語音辨識，再自動產生字幕。
值得注意的是，影片本體不需要整支上傳至伺服器，而是留在使用者的電腦中。不過，這不代表所有資料都完全離線處理；若涉及高度敏感或具有保密要求的內容，仍應先確認服務的資料處理與隱私政策。
Step 2：檢查錯字，常用專有名詞讓系統記住
AI辨識完成後，可以進一步人工校對。如果遇到經常出現的人名、品牌名稱、頻道暱稱或其他專有名詞，可透過「專屬詞庫」修正，系統會記住使用者改過的字詞，之後再次辨識時套用。
對科技、遊戲、人物訪談等固定專有名詞較多的內容來說，就不必每支影片重新修改相同錯字。
Step 3：重新斷句，把字幕切成觀眾看得完的長度
字幕不是「字打對」就完成。如果講者一口氣說了30個字，全塞進同一個畫面，觀眾可能來不及看完；但切得太碎，也會讓觀看節奏變得零散。
What'Sub的智慧型斷句會考量字數、閱讀節奏與字幕停留時間。校對時可以按Enter快速斷句、將字幕重新合併；按住Option／Alt鍵後，文字之間也會直接顯示可選擇的斷句位置。
Step 4：開啟切點偵測，把字幕對準影片剪接點
影片畫面切換時，如果字幕早半秒消失，或一路拖到下一個鏡頭，都可能讓觀看體驗不夠俐落。傳統做法通常要放大時間軸，再靠肉眼慢慢調整字幕頭尾。
What'Sub會偵測影片的剪接點並在時間軸上標示位置；拖曳字幕邊界時，還能自動「磁吸」至Cut點，減少人工對時間軸的工作。
Step 5：選擇字型、確認IG與YouTube安全框
字幕內容處理完成後，就能進一步設定樣式。
What'Sub內建約1,900種可免費商用的開源字型，也支援讀取使用者電腦中的本機字型，不必為了使用自己的商業字型，另外把字型檔上傳至第三方伺服器。
系統也針對Facebook、Instagram與YouTube等常見社群平台設計安全框，讓創作者預先確認字幕位置，避免文字被帳號名稱、按鈕或其他介面遮住。
Step 6：確認字幕後，再依需求匯出
完成辨識、校對、斷句與排版後，即可依後續剪輯流程匯出字幕。
What'Sub也持續加入不同剪輯工作流程需要的匯出方式，使用者可依自己的剪輯軟體與需求選擇。
What'Sub有什麼限制？Chrome、Edge與大型影片要注意
What'Sub目前完成度雖高，但仍不是所有創作者、所有裝置都能無痛使用。
竹子在拆解What'Sub後，也點出幾項目前值得注意的限制：
| 使用前要注意 | 目前可能的限制 |
|---|---|
| 手機、小尺寸視窗 | 介面主要以桌機剪輯情境設計，小螢幕並非主要使用方式 |
| Safari、Firefox | 部分瀏覽器影音功能支援程度不同，Chrome、Edge相對完整 |
| 超大型、超長影片 | 瀏覽器本身存在記憶體與檔案處理上限，大型影音可能較吃硬體 |
| 本機暫存資料 | 竹子認為目前暫存檔清理機制仍有改善空間，共用電腦使用時應特別留意 |
What'Sub使用VideoDecoder、AudioWorklet、OPFS、showOpenFilePicker等較新的瀏覽器功能，不同瀏覽器的支援程度並不完全相同。例如部分輸出功能較仰賴Chrome、Edge等Chromium瀏覽器；使用Safari或Firefox時，部分操作可能無法完整使用。
大型影片也是另一項限制。竹子在程式碼中發現，What'Sub針對聲音檔大小、影片長度及裝置效能設有限制或提示；部分成品輸出還必須在瀏覽器記憶體中進行組裝。因此，如果工作內容經常是數GB以上的高畫質素材，實際體驗仍會受到電腦效能與瀏覽器能力影響。
此外，竹子也提醒本機暫存資料的問題。他發現What'Sub會在瀏覽器本機儲存部分音訊、草稿等資料，但目前沒有看到完整的自動清除、容量管理機制。這不代表資料會被上傳出去，但若使用公司或多人共用電腦，仍應留意瀏覽器內留下的專案資料。
整體而言，竹子仍給予What'Sub相當正面的評價。他認為，對個人、小型創作者來說，這款工具相當貼近實際剪輯需求；但若是專業影音團隊、經常處理超大型素材，或準備長期訂閱，則可先拿自己的工作流程測試，再決定是否長期使用。
What'Sub多少錢？最低100元即可開始使用
根據目前網站資訊顯示，What'Sub採付費模式，最低100元即可開始使用；推廣期間透過邀請碼或QR Code推薦好友加入，推薦者與新使用者皆可獲得30分鐘免費辨識額度。
What'Sub已建置月繳、年繳、加購包與自動續訂等相關流程，實際價格與方案內容仍以官網當下資訊為準。
What'Sub適合誰？這3類創作者會最有感
如果只是偶爾剪一支短片，現有剪輯軟體內建的AI字幕可能就已經足夠；但以下幾類使用者，What'Sub帶來的時間差異可能會更明顯：
- 大量製作繁中長影音的創作者：例如YouTube、Podcast訪談、課程影片，需要處理大量逐字稿與字幕。
- 影片中有大量專有名詞的人：科技、財經、遊戲、品牌內容可利用專屬詞庫減少重複校正。
- 對字幕節奏與畫面細節要求較高的剪輯工作者：智慧斷句、切點偵測與磁吸功能，可以省下大量微調時間。
What'Sub能不能從一波話題變成創作者長期使用的工具，仍要看後續穩定度、跨瀏覽器支援與功能更新；但它至少示範了一件事：當AI降低開發門檻後，真正決定產品好不好用的，仍是開發者對使用者問題理解得夠不夠深。
延伸閱讀：
資料來源：What'Sub網站、壹加壹YouTube、前端工程師竹子threads貼文
本文初稿為AI編撰，整理．編輯／林育萱
