# samples/ — bench 데이터셋 (KO+EN 도메인)

`bench` 게이트(turbo vs large-v3 의 **R-WER · entity 보존율**)와 혼용어 정확도(AC-4)
검증의 입력입니다. 이 데이터가 있어야 설계 모호도 마지막 ~5%(하이브리드→단일 확정)를
측정으로 닫을 수 있습니다.

## 무엇이 필요한가
1. **오디오/영상 클립** — wav/flac/mp3/m4a/mp4 등(엔진이 ffmpeg로 디코딩). 5~60초 권장, **5~20개부터** 시작 가능.
2. **정답 전사(ground truth)** — 각 클립의 올바른 한국어 텍스트. **영문 기술용어는 영문 그대로**(예: `vLLM`, `API`, `Kubernetes`).
3. (선택) **도메인 엔티티 목록** — entity 보존율 측정용.

## 배치 형식
```
samples/ko_en/
  clips/0001.wav
  clips/0002.wav
  manifest.jsonl     # 클립 ↔ 정답 매핑 (한 줄당 1 클립)
  entities.txt       # (선택) 한 줄당 도메인 용어
```

`manifest.jsonl` 예:
```jsonl
{"audio": "clips/0001.wav", "text": "그 API 서빙할 때 vLLM 쓰면 성능 대박이야", "lang": "ko"}
{"audio": "clips/0002.wav", "text": "FastAPI로 엔드포인트 만들고 Kubernetes에 배포했어", "lang": "ko"}
```

`entities.txt` 예(선택):
```
vLLM
FastAPI
Kubernetes
CTranslate2
GPU
```

## 주의
- 오디오/영상 파일은 `.gitignore`로 **커밋 제외**(용량·프라이버시). `manifest.jsonl`·`entities.txt`·이 README만 추적.
- entity 보존율은 **정답 텍스트의 영문 표기**를 기준으로 계산하니 표기를 정확히.
- `bench` 구현 시 이 형식을 그대로 소비합니다: `uv run luke-scribe bench --samples samples/ko_en/`.