| name | collection-audio-qc |
| description | Analyzes local collection-call recordings with this project and outputs QC, tone, summary, Word, and table files. Invoke when user asks to process audio recordings into reports. |
Collection Audio QC
这个 skill 用于调用当前项目的催收录音分析能力，把本地录音处理为结构化结果，并输出为可交付文件。
适用场景：
- 用户提供一个或多个本地录音文件路径
- 用户希望直接判断录音语气、情绪、合规质检、承诺还款
- 用户希望把分析结果整理成表格或 Word 报告
- 用户希望批量处理录音并产出标准化结果
Capabilities
- 读取本地录音文件
- 调用当前项目的音频处理链路
- 输出以下分析内容：
- 转写结果
- 坐席/客户角色映射
- 情绪与语气时间轴
- 智能小结
- 质检报告
- 承诺还款卡片
- 沟通建议
- 生成以下交付物：
- Word 报告
- 表格文件（CSV 和 XLSX）
- 可选 JSON 原始结果
Expected Inputs
- 单个录音文件路径，例：
F:\MoneyAgent\code\audio\demo.m4a
- 多个录音文件路径
- 一个待批量处理的目录路径
Default Workflow
- 确认当前项目目录为
F:\MoneyAgent\code
- 优先使用
python run_audio_skill.py --input <file-or-dir> 直接执行批量分析
- 如需复用前端/后端接口模式，再启动或复用
api_server.py
- 对每个音频文件调用
/api/import_audio_case，或直接调用项目内 Python 函数
- 读取返回的案件结构化结果：
caseInfosummaryqcReportemotionTimelinetranscriptpromiseToPay
- 如需要沟通建议，再调用
/api/generate_suggestion
- 将结果整理成：
- 一份 Word 报告
- 一份 CSV 汇总表
- 一份 XLSX 汇总表
- 把输出路径明确返回给用户
Output Conventions
- 推荐输出目录：
F:\MoneyAgent\code\exports\
- 推荐文件命名：
案件编号_质检报告.doc批量分析汇总.csv批量分析汇总.xlsx
Word Report Content
Word 报告建议至少包含：
- 案件编号
- 客户姓名
- 音频文件名
- 通话时长
- 智能小结
- 质检得分与违规项
- 语气/情绪概览
- 承诺还款卡片
- AI 沟通建议
Table Columns
表格建议至少包含以下字段：
- case_id
- audio_file
- customer_name
- duration
- 通话状态
- 承诺还款
- 还款金额
- 还款日期
- 还款意愿
- 协商态度
- 投诉倾向
- 风险等级
- qc_score
- violation_count
- promise_status
- promise_amount
- promise_date
- promise_method
Important Notes
- 优先复用本项目已有能力，不要重新发明识别流程
- 如果后端未启动，先启动
python api_server.py
- 如果用户要求批量处理，优先输出“汇总表 + 单案件 Word”
- 如果音频导入失败，要把失败原因写入结果汇总
- 如果 LLM 分析失败，但转写成功，也要保留转写和基础音频结果
Example Invocation
用户示例：
- “把这 3 个录音直接分析成催收质检报告并导出 Word 和表格”
- “读取
F:\recordings\ 下面的录音，帮我批量输出语气和承诺还款结果”
- “把这个催收录音整理成我们项目格式的报告”
推荐执行命令：
python run_audio_skill.py --input F:\recordings
python run_audio_skill.py --input F:\recordings\a.m4a F:\recordings\b.wav
python run_audio_skill.py --input F:\recordings --output F:\MoneyAgent\code\exports
Execution Guidance
当接到此类请求时：
- 先确认输入是单文件还是批量目录
- 确认输出需要：
- 检查
api_server.py 是否可用
- 调用项目接口处理录音
- 生成最终交付文件
- 返回：
