cli模式--sd_switch参数错误

[jorischen]

大小写问题。

[R1ckShi]

收到，感谢反馈

[LauraGPT]

在当前 FunClip main@9e720617949e32da4c0a564d10cf5a64337fe2c2 重新核验后，这个大小写问题仍然可以复现，因此重新打开原 issue 跟踪，不另建重复报告。

调用链：get_parser() 的 --sd_switch 只接受 no/yes；runner() 将该值原样传给 recog() / video_recog()；而 VideoClipper.recog() 仅在 sd_switch == 'Yes' 时传入 return_spk_res=True 并保存 sd_sentences。

实际导入当前源码中的参数解析器和 VideoClipper.recog，以记录参数的 ASR 替身运行得到：

输入	模型参数 return_spk_res	state 中有 sd_sentences
CLI 默认值	false	否
CLI --sd_switch no	false	否
CLI --sd_switch yes	false	否
直接 Python 调用 sd_switch='Yes'	true	是

CLI 改传 --sd_switch Yes 则被 argparse 拒绝，退出码 2。下面的精简片段可在仓库根目录、已安装依赖的环境复现参数边界，不需要下载模型：

import sys
sys.path.insert(0, 'funclip')
import numpy as np
from videoclipper import VideoClipper, get_parser

class Recorder:
    def generate(self, data, **kwargs):
        self.speaker_requested = kwargs['return_spk_res']
        return [{'text': '', 'timestamp': [], 'sentence_info': []}]

args = get_parser().parse_args([
    '--stage', '1', '--file', 'placeholder.wav', '--sd_switch', 'yes'
])
for value in (args.sd_switch, 'Yes'):
    model = Recorder()
    clipper = VideoClipper(model)
    clipper.lang = 'zh'
    _, _, state = clipper.recog((16000, np.zeros(160)), sd_switch=value)
    print(value, model.speaker_requested, 'sd_sentences' in state)
# yes False False
# Yes True True

验证范围是当前真实解析器及识别方法的参数路由，不是完整 CLI runner、真实模型推理、多说话人准确率、浏览器或视频导出的验收。当前没有提交修复，也不把此结果当作 #139 的旧异常或 #215 的文本/时间戳问题已解决。修复需要同时保留 CLI yes/no 和现有界面 Yes/No 的语义，并覆盖默认关闭状态。

本次复现和维护记录使用 Codex 辅助。