/transcription-corrector

首次使用流程

本文件是一次性配置引导，不属于工作流判断准则。 工作流相关的判断准则（误转写识别、口语词精简边界等）见 correction_patterns.md。

1. 准备用户词典

复制 config/user_dictionary.example.yaml 为 config/user_dictionary.yaml，开始维护你的本地个性化术语。

cp config/user_dictionary.example.yaml config/user_dictionary.yaml

两个文件的分工：

判定标准："换另一个用户 clone 这个仓库，他需要这一项吗？"

• 需要（行业公认）→ user_dictionary.example.yaml
• 不需要（个人化）→ 本地 user_dictionary.yaml

详细收纳范围见 SKILL.md "配置解耦原则"小节。

2. 在本地 yaml 中追加个人项

打开 config/user_dictionary.yaml，在 terms 列表末尾追加：

terms:
  # example.yaml 已有的通用项（不要删）
  - "WorkBuddy"
  - "Claude Code"
  ...

  # 你的个人项（追加在这里）
  - "你自己的姓名"
  - "你的律所全称"
  - "你的客户代号"
  - "你的业务领域专属术语"

维护原则：

• 每次新发现 ASR 同音字 / 拼写漂移导致误转写时，把目标值追加到对应区
• 不要删除 example 里已有的通用项——这些是基础底座
• 不要为追求"用词典"而强行替换普通词

3. 跑一次试跑验证

准备一份 ASR 转录稿（.md 或 .txt），调用本 skill：

• 校对结果归档到 {skill 目录}/archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{原文件 basename}/
• 源文件目录同步输出 {原文件}_corrected.md 易访问副本
• 校对日志在 correction_log.md，按"高置信替换 / 基础空白清理 / 口语词精简 / 未处理"四区分类

首次跑推荐先观察"未处理"区——根据实际未改的项决定是否需要：

• 补充词典项（按实战反馈追加个人术语）
• 调整 references 规则（如某些形式漂移模式未覆盖）
• 重新跑同一份稿看增量

4. 进阶：多用户 / 多设备共用

软链方案：

# 把本 skill 的真实 yaml 软链到统一位置
ln -s ~/Dropbox/dictionaries/legal_user_dictionary.yaml \
   config/user_dictionary.yaml

这样多个 skill / 多台设备共享同一份词典，避免在多处维护。

注意：软链的目标文件本身也应 git ignore（不要提交私人词典到任何仓库）。

5. 不该做的事

• ❌ 不要把个人项（姓名 / 律所 / 客户）追加到 user_dictionary.example.yaml——一旦 commit 会通过公开仓库泄露
• ❌ 不要修改 config/.gitignore 让真实 yaml 入仓
• ❌ 不要为了让词典项"用上"而强行替换普通词
• ❌ 不要在跑之前删 archive/ 下历史归档——它们是校对质量的承载体