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@9fab1bd

Use when 用户拿到讲课/培训/演讲/分享活动的 raw 转录稿(听悟/FunASR),要复盘主讲人的讲授表现——口癖、语言习惯、节奏、时间分配、承诺回收、互动密度;有定稿课件时可做 deck 逐页对照(哪页讲了/跳过/挪位、min/页超载预警);用户显式要求"课程结构复盘"时进入高级模式——课件自动体检 + 课件×实讲双向比对,产出智合复盘式结构诊断与修改建议;或要跨场次对比讲师表现、复查上次的口癖改掉了没有。触发词:讲课复盘、讲课表现、口癖分析、节奏分析、讲师档案、课件对照、课程结构复盘、复盘课程设计。不要用于:纠正转录错字、改写生成课程内容;常规复盘不评课程内容质量与方法论对错(课程评价只在高级模式经显式触发后进行)。

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CHANGELOG — lecture-review

v1.2.3 - 2026-09-11 - 用户校准:主用途=口癖自察;互动与运营噪音不作问题项

  • 边界 新增核心原则 7(用户口头校准):互动密度只作形态记录——课型决定互动形态,「全程先讲、收尾 QA」不强求互动锚点、不因互动归零出提醒;排障外露/行政碎语/关麦泄漏等现场运营噪音属环境因素,如实记录、不定性为问题。watchlist 与「下次提醒」只出口癖、deck 结构、承诺类可整改项(SKILL.md 概述/原则 7/Phase 2 行政碎语注/Phase 4 互动密度/Phase 5 §7;metrics.md 互动密度节同步)
  • 聚焦 概述明确 skill 主用途:帮讲者发现自己意识不到的口癖并跨场复查;时间分配/承诺/课件对照为辅助背景
  • 降级 _corrected 稿缺 raw:用户确认「错过就行」——报告降级声明即可,不推动补录(metrics.md 降级表同步;撤回 v1.2.2 的「入库应保留 raw 稿」建议)
  • 档案 profiles/杨卫薪.yaml 六场 watchlist/reminders 按校准清理(移除互动催办、排障/关麦/电源整改、Q&A 缺位催办、调查问句承接等条目;findings/interaction/op_wait 事实层全部保留),notes 增校准记录;archive 三份 report 历史产物不动(其 §7 提醒按旧口径生成,以档案为准)

v1.2.2 - 2026-09-11 - 批量回补三场复盘(0815 苏州律协 / 0828 苏州园区 / 0908 西北政法)

  • 新增 archive 增三个归档目录(各含 report.md + stats_deck.json + stats_adhoc.json),源目录各建 _review.md 镜像副本:20260911_215535_260815…corrected、20260911_215852_260828…、20260911_215532_260908…;至本日用户点名的 5 场全部覆盖(0822 无锡、0823 智合此前已析,未重跑)
  • 档案 profiles/杨卫薪.yaml 增至 6 场;first_session 回改 2026-08-15(回补早于原首场);260815 条目全文标注纠错稿降级(raw 缺失,口癖统计不可信)
  • 经验 260815 回补实证纠错稿口径系统性偏差:编辑摘要混入主讲分母 ~9.7%、口癖仅剩残留(「去进行X」73 次这类纠错不处理的模式反而可靠)——讲课项目入库时应保留 raw 稿,只入 corrected 稿的场次复盘价值打折
  • 口径 0908 宣讲会套装场(正课仅占 63%)deck 对照按正课时段切分计算 min/页;多发言人合槽(主持人并入讲师槽 ~6%)如实标注污染方向

v1.2.1 - 2026-08-24 - 产物落点约定(review.md 双写 + stats_deck 区分)

  • 落点 SKILL.md 增"产物落点约定"表:七段报告(skill archive)/ review.md(项目目录主 + skill archive 副本)/ stats.json(skill archive,带 deck 标 stats_deck.json)/ profiles(skill 内部);原始转录稿永不动
  • 明确边界 skill 内不做跨项目资产沉淀:可复用的教学心法/经验属 wiki 职能(培训知识沉淀),skill 只沉淀复盘方法论本身(口径/模板/watchlist 体系)
  • 无锡场 v6 复跑 archive 增 review.md + stats_deck.json + stats_deck_adhoc.json(首跑 RED/GREEN 数据保留不动)

v1.2.0 - 2026-08-24 - 高级模式:课程结构复盘(评人/评课分离,D7)

  • 新增 高级模式「课程结构复盘」(Phase 6,用户显式触发):课件自动体检 + 课件×实讲双向比对 → 智合复盘式结构诊断报告(含 deck/讲法/例子三层修改建议 + 方法论回流出口)。产出按 references/structural-review-template.md(骨架提炼自 260823 智合首份复盘,九节+附录,页码+时间戳+原话证据纪律写死在模板)写入项目目录,archive 存副本;课程评价不进讲师档案(评人/评课分离)
  • 脚本 --deck 输出新增 self_check 三项(全部为候选生成器,定性归 agent):module_distribution(label 前缀分组页数,agent 归并大模块);near_dup_pages(char-bigram Jaccard ≥0.25 近重复/同主题双视图页对,实测命中检索双页/短信双页/套件相邻页,含目录↔hero 良性误报需 agent 过滤);title_term_index(标题/label 词→页索引,查归属重叠须配合全文检索 pages[].text)
  • 边界 D7:高级模式受控突破 D2——评课须经显式触发(常规复盘发现结构迹象只能建议升级);常规功能(口癖/节奏/承诺回收/课件对照事实层)照旧,D2 边界不变
  • 双向比对三方向(Phase 6 第 2 步):设计了没讲(挪位/丢失)/ 讲了没设计(即兴大块:加页或丢弃)/ 涌现位置错配(教学顺序 ≠ 工作顺序)

v1.1.0 - 2026-08-24 - 课件对照(deck 逐页 vs 实讲)

  • 新增 deck 对照模式(可选增强):转录稿 + 定稿课件 → 报告新增「课件对照」段(六段 → 七段)。起源:智合 260823 课复盘实测——只读转录稿漏掉 deck 层结构问题(手写路线残留页被讲者主动宣判跳过、知识涌现位置与页序倒挂、页数超载致讲者翻页找位置),用户提供 deck 逐页对照后新增六项发现(DECISIONS D6)
  • 脚本 analyze_stats.py 新增 --deck <课件.html>:解析 section.slide 输出 deck(页数 + 每页 label/title/text 正文摘录,每页截 600 字、剔 canvas/style/script/标签——兑现分类靠正文覆盖度判,只看标题会漏"半讲");解析失败输出 parse: failed 供降级。实测:智合 v4.6(64 页正确提取,0 空标题/0 空正文)+ 失败路径(非 slide HTML / 文件不存在)均通过
  • 口径(references/metrics.md 新增「课件对照」节):帧锚点 ≠ 页码(重复拍/漏拍/无页号,映射靠口述内容 ↔ 页标题匹配);兑现分类五枚举(实讲/半讲/跳过/挪位回收/主动宣判,不扣分如实报);min/页双口径(粗=模块时长、净=扣实演等待;只报粗口径会掩盖超载——实测 73min/28 页粗看 2.6、净口径实为 1.4);超载预警 = 净口径 <1.5 min/页 且 跳过+主动宣判 ≥2 页;找位置摩擦 ≥2 次即报
  • 边界 原则 5 细化(不推翻 D2):课件对照只评「设计与交付的结构落差」,不评方法论对错——方法论层面的诊断归项目复盘与讲者
  • 降级 三条新增:无 deck(跳段声明)/ parse failed(agent 手工页表)/ 无帧锚点(退化为口述匹配,min/页不可算)
  • 档案 session 新增 deck: 字段组(pages/taught/skipped/半讲/moved/declared_skip/min_per_page/flip_hunts),跨场次跟踪课件设计习惯

v1.0.0 - 2026-08-24

初始版本:讲课表现复盘 skill。

  • 通读动态发现优先:完整通读 raw 转录稿,动态识别主讲本场特有的口癖与语言模式(固定模板串、名词冠词化、弱化词堆叠、叠词重启、回指绕圈等),预设词表仅作参考与跨场次对比锚点
  • 数字出自脚本:scripts/analyze_stats.py 统一口径——讲师隔离(含归属污染核验)、最长优先去重叠计数、双格式时间戳(MM:SS / HH:MM:SS 自动切换)、剔除幻灯片 URL 与标点、--count 支持对通读新发现的任意词/短语按需量化
  • 结构信号:时间分配(寒暄/操作等待/正文,等待不扣分如实报告)、承诺回收(一会儿会讲→后文是否兑现)、互动密度(真互动按三分场分布)
  • 讲师档案闭环:profiles/{讲师}.yaml 跨场次累计,固定锚点对比 + watchlist 下场优先复查 + 「下次提醒 3 条」从历史趋势生成
  • 盲区显式声明:ASR 引擎吞语气音(呃/嗯/啊),计数不可信,报告首页声明;不评课程内容质量
  • 经真实培训场次双盲测试验证(无 skill 基线 vs 带 skill 首跑,RED→GREEN)

Source: SKILL.md on GitHub

No alerts15d3 checks · Risk SAFE
  • Gen Agent Trust Hub15d

    The skill is safe and provides a comprehensive toolset for reviewing lecture delivery and structure. It utilizes a local Python script for linguistic and structural analysis of transcripts, stores data locally in dedicated archive and profile directories, and includes specific instructions to prevent the agent from being influenced by the content of the analyzed documents.

  • Socket15d

    No alerts

  • Snyk15d

    Risk: LOW · No issues

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