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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)。

Use this Skill: https://skilld.dev/gh/cat-xierluo/legal-skills/lecture-review

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课程结构复盘报告模板(高级模式 · Phase 6)

骨架提炼自 260823 智合课首份课程结构复盘(deck 与实讲对照),后续场次按需增删节,但证据纪律不变:每条诊断必须带页码 + 时间戳。 落盘位置:项目课程目录(如 3 - 课程内容/YYMMDD 课程结构复盘(主题·deck与实讲对照).md);skill archive 存副本与 stats.json。

# 课程结构复盘:{主题}(deck 与实讲对照)

> 复盘日期 · 课程:{场次,时长}
> 材料:转录稿 `{文件名}`(引擎,时长/字数)+ 定稿课件 `{文件名}`({N} 页)
> 方法:deck 逐页提取 ↔ 转录时间戳对照;区分结构层问题(主体)与执行层事故(附录)。
> 定位:{本模块/方法论是否首次实际讲授——首讲实测价值说明}

## 一、总账:各模块"设计 vs 兑现"

| 模块 | deck 页数 | 实讲时长 | 兑现情况(通读判断) |
|---|---|---|---|
| … | … | … | 实讲/半讲/跳过/挪位/主动宣判 页数与点名 |

**一句话总判断**:课件是什么密度、实讲是什么节奏、失配集中在哪里。

## 二、课件自动体检(deck 单侧,出自脚本 self_check + agent 判读)

- 模块页数分布(超载模块点名)
- 近重复/同主题双视图页对(near_dup_pages,滤良性误报)
- 概念归属重叠(同一概念挂在多页/多步骤)
- 路线假设(deck 设计的创建/操作路线 vs 现场实际走的路线)

## 三、双向比对发现(deck × 实讲)

- **设计了没讲**:跳过/半讲页 → 挪位(标去处)或真丢失
- **讲了没设计**:即兴大块(时间戳+时长)→ 值得加页 / 有意丢弃
- **涌现位置错配**:某页内容在别的步骤语境才被讲出(教学顺序 ≠ 工作顺序)
- **兑现表**:页 × (实讲/半讲/跳过/挪位回收/主动宣判) × 时间戳

## 四、核心诊断:{最深的 1-2 条结构性问题}

每条 = 现象(页码+时间戳证据链)→ 结构含义 → 区分 deck 设计根源 / 现场发挥根源。
(首讲方法论时,讲者现场自我证词连读往往是最好的证据)

## 五、例子的匹配度

例子与方法的匹配:已完成时 vs 进行时 / 复杂度是否反噬方法 / 测试材料是否齐备(三组材料)/ 叙事环(与课程其他模块的串联点用没用上)

## 六、节奏(目标模块内部时间段表)与承诺回收

| 段落 | 实际时长 | 问题 |
(+ 建议分配:按真实难度重新配比,而非按页数均摊)
(+ 开场承诺/预告的回收清单)

## 七、修改建议

### A. deck 层(页级动作,写到页号)
### B. 讲法层
### C. 例子层

## 八、回流建议(方法论 owner / 书籍章节)

方法框架本身的问题 → 指明回流去向与修订要点;本复盘即实测证据。

## 九、保留亮点(沉淀勿丢,含可固化为标准演示环节的段落)

## 附录:执行层问题简表(不构成结构问题,映射未完成的准备任务)

| 现场事实 | 时间戳 | 对应未完成任务/根因 |

模板使用纪律(继承自首份复盘):

  1. 每条发现 = 页码 + 时间戳 + (涉及讲者意图时)原话引文,三者缺一不进报告。
  2. 结构诊断与执行事故分行:卡顿/平台回退/隐私险情进附录并映射到准备任务,不混入结构结论。
  3. 修改建议必须可执行到页号/环节;"建议重新设计"这类不可操作的话不写。
  4. 回流建议只指去向与要点,不替书籍/方法论项目做决定。
  5. 保留亮点必须有——复盘只挑毛病的产物会误导下一次课程设计。

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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