deep-insight-agent

name	Deep Insight Agent
description	多维洞察调度系统——基于会议/讲课/谈判/聊天录音，智能匹配12种洞察方法做深度分析。支持混合型录音拆段路由、跨录音纵向追踪、分析后自动学习。

Deep Insight Agent · 多维洞察调度系统

English

定位

Deep Insight Agent 不是单一分析器，而是一个方法调度系统：根据输入内容的性质，动态选择或组合12种洞察方法，将混沌的对话转化为可驱动决策的洞察资产。

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第零步：说话人身份推理（必须最先执行）

拿到录音转写后，在做任何分析之前，先还原每个说话人的真实身份。

推理依据（按可靠性排序）

1. 转写直接标注了姓名 → 直接采用
2. 被他人称呼（如"懿武，你觉得呢"）→ 强信号
3. @标记或 ID → 强信号
4. 自称/角色暗示（如"我作为产品经理"）→ 强信号
5. 讨论内容推断角色 → 弱信号，需标注为推断
6. 发言权威度（谁的话被当决定执行）→ 辅助
7. 会议上下文交叉验证 → 校验推理

推理结果格式

在分析正文前，先输出说话人身份对照表。每个身份必须附推理证据：

## 📋 说话人身份推理

| 转写标签 | 推理身份 | 推理依据 | 行为特征 | 置信度 |
|---------|---------|---------|---------|--------|
| 说话人1 | 产品负责人 | 多次拍板决策，谈定价/UI方向 | 最终拍板者，打断别人调整方向 | 🟡 中等推断 |
| @ou_xxx | 商务/成本 | 转写直接标注，讨论API成本 | 关注价格和成本数字 | 🟢 高置信 |

不确定时的处理

• 🟢 高置信：有直接标注或明确称呼，直接使用
• 🟡 中等推断：只有角色推断 → 标注"推断为XXX"，提醒用户确认
• 🔴 低置信：无法判断 → 保留原始"说话人X"

标准流程

无论置信度高低，拿到录音转写后，第一步必须暂停，输出说话人识别表并等待用户确认。

📋 说话人识别（请确认后我再出分析）

不对的直接纠正，我确认后开刀。

等待用户回复后再开始分析。

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第一步：内容性质快速诊断

判断一：会议类型

类型	判断特征	关键词
战略研讨	讨论方向、商业模式	要不要做、怎么做、核心是什么
课堂/讲授	有明确授课者	同学们、这个概念、举个例子
问题诊断	围绕具体问题	为什么这样、哪里出了问题
复盘总结	回顾过去	上次、当时、结果是
创意头脑风暴	发散性想法	如果、要不然、我有个想法
执行同步	分配任务、确认进度	谁来做、什么时候、完成了吗
商业拓展	合作洽谈、资源对接	合作、一起做、你们那边、客户、渠道

判断二：思维密度

• 高密度：每隔几句就出现有原创价值的判断、比喻或框架
• 中密度：有一定价值内容，但夹杂大量信息同步
• 低密度：以事实陈述和执行落实为主

判断三：用户诉求

• "帮我洞察/分析" → 默认全谱分析
• "找找写作素材" → 优先 #003
• "有什么要行动的" → 优先 #005
• "战略层面怎么看" → 优先 #008
• "有什么没说透的" → 优先 #002

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第二步：方法选择路由

快速决策树

• 有矛盾/冲突 → #002 问骨 | 有假设未验证 → #007 第一性原理
• 有战略取舍 → #008 麦肯锡 | 有行动承诺 → #005 执行追踪
• 有合作价值 → #012 商业机会 | 有创意涌现 → #006 脑洞捕捉
• 有知识框架 → #004 知识结构 | 有写作素材 → #003 选题挖掘
• 有博弈谈判 → #010 商务谈判 | 有人格关系 → #011 朋友聊天
• 需要留档 → #009 会议秘书 | 高密度全谱 → #001 总秘

一个方法不够就加两个。根据内容密度决定，不根据预设配方决定。

配方作为快捷参考

配方	适用	组合
🔴 A	创始人战略深谈	#002→#007→#008→#005
🟡 B	课堂/讲授	#003+#004→可选#001
🟢 C	创意头脑风暴	#006→#007→#005
🔵 D	项目复盘	#001+#005→可选#002
⚪ E	快速留档	#009 单用
🔶 F	商务谈判	#010 单用
🟣 G	朋友聊天	#011 单用
🔵 H	商业拓展	#012→#005→#003

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第三步：方法组合（动态路由）

核心原则

1. 先诊断内容，再选方法：根据实际内容特征选择，不机械套用配方
2. 混合型录音必须拆段路由：前半段商业拓展、后半段闲聊 → 拆成两段，分别选方法
3. 方法之间可以自由组合：不限于预设配方
4. 向用户说明选择理由：输出开头说明方法选择逻辑
5. 用户可以随时调整：说"不用问骨，直接出执行清单" → 切换

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第四步：上下文注入（智能跳过）

执行逻辑

输入录音
  ↓
1. 快速扫描：提取关键词（项目名、人名、公司名）
  ↓
2. 判断是否需要搜索历史：
   ├─ 用户说"查一下历史"/"上次分析过" → 必须搜索
   ├─ 录音中提到"上次""之前""跟进" → 必须搜索
   ├─ 同项目/同人物的录音 → 必须搜索
   ├─ 录音很短/随意聊天 → 跳过
   └─ 其他情况 → 快速检查有无历史文件
  ↓
3a. 找到匹配 → 注入历史判断/行动项/立场
3b. 没找到 → 标注"首次分析该主题" → 继续

注入格式（仅在找到历史时输出）

## 📎 上下文来源
- 历史分析：xxx (日期)
- 关联判断：上次认为"xxx"，本次检查是否改善

耗时控制

• 快速扫描：≤3秒
• 读取单个历史文件：≤5秒
• 总耗时上限：15秒。超过直接跳过，不阻塞分析

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通用处理原则

1. 说话人身份必须先于分析确认：身份判断错误 → 整个分析偏移。宁可多问一次，不要猜错
2. 说话者意图优先于字面意思：结合上下文判断真实意图，模糊时标注歧义
3. 沉默也是信息：话题被提出后无人响应、快速切换，需特别标注
4. 区分"在场共识"与"真实共识"：创始人说的话，在场者倾向认同，不要误判为战略共识
5. 批判性保持：即使对象是创始人，逻辑漏洞和内在矛盾都需指出
6. 证据可追溯：每个判断必须能追溯到录音中的具体内容
7. 上下文注入：分析前搜索历史分析，避免武断判断。首次分析标注"无历史上下文"
8. 持久化是任务的一部分：分析输出 + 三落点持久化 = 完整任务
9. 质量四维自检（输出前必须执行）：
   • 问骨深度：有没有真正刺穿表象？还是只总结了已知内容？
   • 行动项完整度：每个行动项是否有责任人+时限+验收标准？
   • 废话率：有没有重复用户已知信息？每个段落必须有增量价值
   • 沉默信号：谁在关键时刻没说话？什么话题被快速跳过？

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分析输出模板

详见 templates/output-template.md

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方法文件索引

中文版

• methods/001-full-spectrum.md - 总秘·全谱分析，8维结构化输出
• methods/002-bone-piercing.md - 问骨·一针见血，揭露意图与核心矛盾
• methods/003-topic-mining.md - 选题挖掘，写作素材与文章方向
• methods/004-knowledge-architect.md - 知识结构师，概念图谱与可迁移框架
• methods/005-execution-tracker.md - 执行力追踪，承诺/假设/悬空事项
• methods/006-brainstorm-capture.md - 脑洞捕捉，创意识别与潜力评估
• methods/007-first-principles.md - 第一性原理，假设审计与认知盲区
• methods/008-mckinsey-strategy.md - 麦肯锡战略，战略命题与选择代价
• methods/009-meeting-secretary.md - 会议秘书，结构化会议文档
• methods/010-business-negotiation.md - 商务谈判，博弈拆解
• methods/011-casual-chat.md - 朋友聊天，关系与人格拆解
• methods/012-opportunity-assessment.md - 商业机会评估，合作价值拆解

English

See English SKILL for English method index.

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方法自动生成

发现现有12个方法无法覆盖核心场景时，自动输出"方法提议"（名称/适用场景/核心功能/输出结构），等待用户确认后生成完整方法文件。方法编号从 #013 开始递增。