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可貼上文字、上傳 SRT 或 TXT。
上傳剪映簡體字幕後,SubFix 會產出可直接使用的繁體 SRT。若影片會提到品牌、產品或功能,建議先上傳介紹文件或補充正名,AI 辨識會更穩定。
支援剪映/CapCut 的 SRT,以及一般 TXT。SRT 會保留時間碼,校正後可直接下載使用。
貼文字、上傳 TXT 或 SRT,都能直接處理
可以直接貼簡體文字,也可以上傳 TXT 或 SRT。登入後可一次選多個檔做批次,再補上品牌、產品、功能名稱(可選)。
系統會轉成台灣繁體,並處理台灣用語、語音辨識錯字與可疑句。你可以快速搜尋、確認修改,再決定是否套用。
文字可複製或下載 TXT,SRT 會保留時間碼下載。常見品牌、產品與功能名稱可存成詞庫,下次自動套用。
免費版就能看出 SubFix 和一般簡繁工具的差異:不只轉字形,也處理台灣用語、專有名詞、語意判斷與可疑字詞。
SubFix 不只做簡體轉繁體,還會把中國用語轉成台灣觀眾更熟悉的說法,例如「視頻」改成「影片」、「軟件」改成「軟體」、「營銷」改成「行銷」。
如果這支影片有特定品牌、產品或專有名詞,你可以上傳介紹資料或直接補充需求。SubFix 會把這些資訊套用在本次 SRT 或 TXT 校正,讓單次成品更接近可交付狀態。
系統收錄財經、生活、職場、藝人及醫美等常見領域詞庫。AI 判斷上下文時,能減少因不理解潛在詞彙而產生的錯字與不自然用語。
字幕校正不可能永遠 100% 命中。SubFix 會把不確定的品牌名、功能詞或產品名稱標出來,讓你直接確認與修改,避免錯字藏在長字幕裡。
免費版提供 1,200 行字幕額度與 3 次試用機會。以一分鐘左右的短影音來說,通常可以測十幾次,足夠判斷這個工具是否適合你的工作流。
我是 Kelly,SubFix 是我自己做的 Side Project。
我不太喜歡把小工具做成每個月固定扣款的訂閱制,尤其字幕校正不是每個人每天都會用。
AI 校正每一次都會消耗 Token 與成本,所以 SubFix 採用一次性購買額度:需要時再買、用多少扣多少,而且目前不設使用期限。你沒在剪片的月份,就不用被迫付錢。
— Kelly
不綁約、不訂閱。直接看你能處理多少行字幕,購買額度目前不設使用期限。
約 1,200 行字幕額度,不需要帳號
約 4,000 行字幕額度,目前不設使用期限
約 40,000 行字幕額度,目前不設使用期限
用行數看最直覺:短影音通常 100 行內,10 分鐘內影片約 300 行上下。
因為你真正想知道的是能處理多少字幕。SubFix 內部仍會用額度扣點,但前台直接用行數溝通:3 美元約 4,000 行,19 美元約 40,000 行。
系統會先用規則與語音錯字偵測找出不確定的字幕,例如品牌名可能被聽錯、句子語意不順、或同音字可能誤判。確定能改的地方會先幫你套用;可疑行會保留原文並集中列出,讓你快速確認。
目前不設使用期限。若未來因服務終止、重大改版或法令要求需要調整,我們會提前公告,並提供合理處理方式。
購買後 7 天內,且已消耗行數未超過該方案購買總行數的三分之一,可申請全額退款。Email 給我就好。
LemonSqueezy 會寄授權碼到你的 Email,在 Dashboard 啟用授權碼,字幕額度就會加到你的帳號。
免費版適合快速處理單支影片;進階版適合長期剪片、接案者和需要管理多品牌字幕的團隊。你可以把常用詞組、轉換紀錄和用量狀況都放在同一個帳號裡。
如果你只是偶爾轉一支短片,免費版就夠用;如果你常替不同品牌剪字幕,進階版會讓每一次校正都越來越省事。
看到 AI 辨識錯字時,可以反白一鍵修正並存入常用詞庫。嚐鮮包可建立 3 組、每組 100 個關鍵字;標準包可建立 5 組、每組 500 個關鍵字。
登入後完成的 SRT 或 TXT 會保留 90 天,方便回頭比對轉換前後內容、重新下載完成稿,也可以手動提前刪除。
Dashboard 會顯示已使用行數、剩餘額度與每次處理紀錄,讓你清楚知道每包額度花在哪些字幕上。
同一帳號在不同裝置登入後,可以同步常用詞庫、轉換紀錄與保存設定,不必在每台電腦重新建立資料。
SubFix 不是每月自動扣款的訂閱制,而是用完再買。免費與付費使用者目前都沒有廣告干擾。
嚐鮮包適合先把自己的常見錯字、品牌名和功能詞整理起來;標準包適合固定接案或同時管理多個品牌。
每組最多 100 個關鍵字,適合單一品牌、單一頻道或剛開始測試接案流程。
每組最多 500 個關鍵字,適合多品牌、多客戶或長期累積專有名詞的剪輯工作。
建議邏輯是不刪資料,只調整可套用的權限:系統保留原本 5 組詞庫,但嚐鮮包期間只啟用最近使用或你指定的 3 組;超出的詞庫改為唯讀保存,不會參與新的字幕校正。之後升回標準包,就能重新啟用。
這裡會放真正解決問題的文章:工具比較、字幕工作流、常見錯字處理,以及剪映 / CapCut 字幕台灣化做法。
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載入中...
我是 Kelly。我的工作有一部分需要製作短影音,而我一直以來都使用「剪映」剪輯。每次剪完片,我都要把簡體字幕下載下來,轉成繁體,再重新上傳回剪輯軟體。聽起來只是小事,但做久了真的很煩。
我試過坊間很多簡繁轉換工具,但它們通常只處理字形,沒有辦法穩定把字幕轉成台灣人看起來順眼的用語,更不用說品牌名、產品名、語音辨識錯字。對我來說,如果工具只能改字形,最後還是要花時間人工修。
後來我用 Claude Co-work 處理這些字幕,品質確實變好,但又遇到另一個問題:明明只是一分多鐘的短影片,可能只有 80 到 90 行字幕,等待轉換卻常常要三到四分鐘。想趕快解決任務時,卻會卡在字幕轉換這種流程裡。
再加上那段時間剛好有一些產品教學影片正在拍攝,字幕不只是轉成繁體而已,還需要一行行細心對齊。市面上的產品都沒有辦法很好地處理我的問題,所以我決定把它做成一個更專精在處理這件事上的 Side Project。它不是什麼高大上、跨時代的產品,而是我第一個從零到一、自己開發出來的作品。
我知道,如果你有訂閱 Claude、ChatGPT 或 Gemini 這些 AI 工具,理論上也可以自己用 API,或直接透過它們的對話工具處理字幕問題。但這非常消耗 Token 與 Credit。為了這種很事務性質的工作去燒掉寶貴的 Token,我覺得很不划算。
我甚至也試過用比較低階的模型來處理字幕轉換,但低階模型還是會有辨識不準、需要手動修改的問題。它沒辦法解決我的核心痛點:我希望有一個工具能先處理掉大部分錯字、品牌名稱、功能名稱、產品名稱錯誤,以及簡體轉繁體問題,讓這些麻煩不要一直重複出現。
所以我才做了 SubFix。我覺得幫大家節省 Token 跟 Credit 是一個很好的方向,尤其現在這些資源應該拿去燒在更有價值的事情上,而不是被這種事務性質的工作綁架。
我也很討厭被訂閱制服務綁住。開發這個網站時,我也更深刻感受到很多訂閱制服務一旦開始付錢,就像每個月固定被扣一筆錢,永遠都沒完沒了。這種模式對開發者來說可能有穩定現金流,但對使用者不一定友善。我自己更喜歡「有用再付錢」的合作方式,所以 SubFix 也會盡量往這個方向設計。
一開始,SubFix 的確是從「剪映字幕」這個痛點延伸出來的。但我覺得單純解決字幕下載後從簡體轉成繁體,其實沒辦法根本解決臺灣剪片或社群工作者的痛點。因為我自己就在做社群相關工作,所以我觀察到臺灣用戶普遍蠻在意創作者或品牌的社群用詞裡,是否出現中國用語。
我自己對這件事深有體悟,所以我覺得如果這個產品可以同時解決這個痛點,自動把字幕裡的中國用語變成臺灣用語,不管是來賓採訪提到的內容,或是字幕裡其他需要整理的部分,對影片來說都會更好。我不確定這件事有沒有機會幫助到你,但我覺得如果有這樣的功能存在,至少會讓創作者少一點後製上的摩擦。
再加上每個品牌都有自己的品牌名稱、功能名稱與產品名稱。如果一個 SaaS 產品只能單純把簡體轉成繁體,還是沒辦法根本解決問題,因為我們拍每一支短影音通常都會回扣到商業目標,而商業目標不可能不提到產品與品牌名稱。
所以我在開發 SubFix 時,也把這件事一起放進來:讓大家可以上傳品牌介紹 PDF,或填入產品與功能的正確名稱,SubFix 就會盡可能把字幕裡可能出現的錯字、誤判或不自然措辭,對應回正確的品牌、產品與臺灣用語。我覺得這樣才更符合短影音字幕轉換真正的痛點,也能降低用語不自然而需要反覆修改的機率。
最後,我在軟體業工作了一段時間。透過這段職涯,我發現自己很希望可以從個人親身經歷的痛點出發,幫助所有曾經遇到類似問題的人解決問題。這是我第一個從 0 到 1 開發的產品;我是行銷出身,並非工程背景,但也正因為如此,我在找尋痛點上覺得更直觀。我希望這個產品可以更好地幫助到更多的行銷人。
生效日期:2026 年 5 月 9 日
本隱私權政策說明 SubFix(以下稱「我們」或「本服務」)在你使用 subfix.app、字幕轉換、AI 校正、帳號登入、品牌詞庫與付款功能時,如何蒐集、使用、保存、分享與保護你的資料。
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你上傳或貼上的字幕內容會被用來完成你要求的轉換與校正。為提供 AI 校正、語意判斷、可疑行偵測與品牌詞修正,部分內容可能會送交第三方 AI 或語言模型服務處理。我們不會主動將你的字幕內容公開、出售或提供給無關第三方。
目前 SubFix 使用 Google Gemini API 提供部分 AI 字幕校正與品牌詞抽取功能。當你使用相關功能時,你提供的字幕內容、品牌資料、補充指示、提示詞、前後文脈絡與 AI 輸出結果,可能會送交 Google Gemini API 處理。Google 為維護 Gemini API 安全與防止濫用,可能依其政策保存 prompts、context、outputs 等資料最長 55 天;若使用已啟用帳單的 Gemini API 專案,Google 文件說明預設不會將 prompts 與 responses 用於產品改進或模型訓練,除非服務提供者另行選擇分享資料集或回饋。相關說明可參考 Gemini API 使用政策與 Gemini API 資料記錄說明。
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最後更新:2026 年 5 月 9 日
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