transcript-curator

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description	iPhone等の文字起こしテキストから、対談・面談・1on1の重要部分をピックアップし、誤字修正＋トピック別まとめを作成するスキル。「この文字起こしまとめて」「対談の内容を整理して」「1on1の文字起こしから重要なところピックアップして」「ヤスモトさんとの話まとめたい」といった場面で使う。生の文字起こしには大量のノイズ（聞き取り誤り、注文・雑談、店員のセリフ）が混じっているのを前提に、ユーザーと対話しながら選別・整形・要約していく。

Transcript Curator

iPhoneの音声文字起こしのような 大量のノイズと誤変換を含む長い会話テキスト を、ユーザーと協働で「読める形」に整える。1ファイルにまとめるのではなく、トピック別に切り出して、それぞれに「整形済みの元文章＋まとめ」を残すスタイル。

想定する入力

• iPhoneの音声入力、Whisper、自動文字起こしツール等の出力
• 1〜数時間の対談・面談・1on1・打ち合わせ
• 句読点なし／改行なしのベタ書きで数十KB〜数百KB
• 固有名詞・専門用語の聞き取り誤りが頻発（例: HERP→ハーフ／カープ、ATS→APS、求職者→給食者）
• 注文・店員のやり取り・雑談などノイズが大量混入

想定する出力

tasks/{相手の名前}-{YYYY-MM-DD}/
├── original.txt        # 入力のオリジナル（触らない）
├── original.md         # 改行＋##見出しを付けたフル版（誤字も少しずつ修正）
└── topics/
    ├── 1-{日本語タイトル}.md
    ├── 2-{日本語タイトル}.md
    └── ...

各 topics/N-XX.md は以下の構成:

# {タイトル}

## 元の文章

### {サブセクション}
{誤字修正済みの引用、不明箇所は [?] マーカー}

## まとめ
{構造化された要点。箇条書き／表／番号付きリストで圧縮}

## 用語メモ
- **用語**: 定義
- **不明語[?]**: 元の発話と推定

## 感想
(空。ユーザーが後で書く欄)

ワークフロー

1ステップずつユーザーに確認してから次に進む。ベタッと全部やらない。

Step 1: 入力ファイルを準備

• ユーザーから文字起こし .txt を受け取る（パス指定）
• ディレクトリ作成: tasks/{相手の名前}-{YYYY-MM-DD}/
  • 「相手の名前」「日付」は対話で確認するか、ファイル名から推定する
• mv で .txt を tasks/.../original.txt に移動

Step 2: ノイズ可視化（任意）

長文をユーザーが読み返すのは辛いので、まず「ざっくり何が書かれているか」を伝える簡易要約を返してもいい。ただし 次のStep 3が本番 なので、ここに時間をかけすぎない。

Step 3: original.md（セクション分割版）を作る

original.txt を読んで、話のまとまりごとに改行＋##見出し を付けた original.md を作成。

• 文字はそのまま残す（誤字も基本そのまま、ただし読みやすさのため明らかな箇所は直してもよい）
• セクションは粗めでOK（30〜80個程度を目安）。後段でピックアップするための「目次」になる
• セクション名はそのセクションの内容を端的に示す日本語タイトル

Step 4: ピックアップ選択をユーザーに依頼

grep -n "^## " original.md で見出し一覧を取り出し、番号付きで ユーザーに提示する。

ユーザーに「ピックアップ／削除／残すが切り出さない」の3分類で選んでもらう。多くの場合「ピックアップする番号」だけ返ってくる。

Step 5: グルーピング提案

ピックアップされた見出しが多い場合（10個以上）、関連するもの同士をまとめて トピックファイル単位 に集約する案を提示する。

例:

• KPI周りの話 → 2-エージェント実務とKPI設計.md に5セクション集約
• クロージング系 → 3-クロージングと面接設計.md に8セクション集約

ユーザーが承認したら topics/ 配下にファイル名を確定する。ファイル名は日本語。プレフィックス N- で順序を保持。

Step 6: 各トピックファイルを1つずつ作成

ファイルごとに:

1. 該当する original.md のセクションを読み込む
2. 「元の文章」セクションに整形版を貼る
   • 確実な誤字は修正（後述）
   • 不明箇所は [?] マーカー
   • 注文・店員のセリフ・全く意味の取れない部分は削除
3. 「まとめ」セクションを書く
   • 元の話の流れを箇条書き・表・コードブロックで構造化
   • 元の文章を読まなくても要点が分かる粒度 で書く
4. 「用語メモ」に確定用語と未確定の [?] をリストアップ
5. 「感想」は空のまま残す（ユーザーが書く）

作成したら ユーザーに確認 し、[?] マーカーの修正情報をもらってから次のファイルへ。

Step 7: ユーザー編集の反映

ユーザーは作成済みファイルを直接編集することが多い:

• [?] 部分に正解を書き込む
• 「ok」「あってる」などのコメントを用語メモに追記する
• ファイル名を N-XXX.md 形式に統一する

これらが入ったら、ユーザーの意図を読み取って 本文の [?] を外す などのクリーンアップを行う。

誤字修正の方針

確実に修正する（黙って直す）

• カタカナ崩れ:
  • 「APS連携」→「ATS連携」（文脈で明らか）
  • 「セールソース」→「Salesforce」
  • 「変身率」→「返信率」
• 同音異義語の誤変換:
  • 「給食者」「休職者」「給職者」→「求職者」
  • 「人材障害」→「人材紹介」
• 業界用語の聞き取り違い:
  • 「ジョブル」→「ジョブミル」
  • 「営業パネル」→「営業ファネル」
  • 「ボンボーディング」→「オンボーディング」
• 数字の崩れ:
  • 「500000」「給0,0000」など → 文脈推定で 500万、200万 等
  • 不確実なら [?] 付き

[?] マーカーで残す

• 固有名詞で確証が持てないもの（人名・会社名・サービス名）
• 業界用語で意味が取れないもの
• 数字の単位（円/千円/万円）が不明
• 推定はしたが文脈と完全に合わない箇所

削る／省く

• 注文・店員とのやり取り（焼き加減、追加注文など）
• 完全に意味の取れない数秒分の発話
• 同じ内容の繰り返し

出力スタイルの注意

元の文章セクション

• 話者ラベルは付けない（誰が話してるか毎ターン書かない）
• 強調すべき要点は **太字** で
• 長い一塊は改行で区切る
• カッコ書き (mrsekut: ...) は 話者がはっきり違う割り込み がある時だけ使う

まとめセクション

• 構造的に整理する（表が使えるなら表、フローなら番号付き、対比なら表）
• 元の話より 2〜3倍短い ことを目指す
• 「ヤスモトさんの主張」「mrsekutの観察」のように主体を明示
• 元の話で固有名詞・数字が出てきたら、まとめにも残す

用語メモ

• 確定用語: 短い定義
• [?] 用語: 「元の発話 / 文脈推定 / 確認お願い」の3点セット

取り違えやすい固有名詞の例

このスキルが想定する文脈（mrsekut の会話相手）で頻出:

• HERP ↔ ハーフ / カープ（mrsekut の現職）
• UPSIDER ↔ アップサイダー（業界人脈の所属先によく出る）
• ROXX ↔ ロックさん（業界主要プレイヤー）
• ジョブミル ↔ ジョブル / ゾロミリK
• ビズリーチ / 転職ドラフト ↔ ビューリーチ / 転ドラ
• レバレジーズ ↔ レバレージーズ
• ポジウィル ↔ 「分かりやすいこと閉じる」のような完全崩れ

これらは文脈から正解を推定し、確証が薄ければ [?] で残してユーザーに確認する。

進め方の原則

• 一気に全部作らない: 1ファイルずつ作って確認、を反復
• ユーザーの直接編集を歓迎する: Write後にユーザーが手を入れたら、再読込してから差分修正
• タイトルは日本語: ファイル名もセクション名も日本語で。検索性より分かりやすさ優先
• 感想 セクションは絶対に空のままにする: AIが書くと「学んだこと」が陳腐になる。ユーザー専用欄
• 「不明 = 悪」ではない: [?] を恥ずかしがらない。むしろ確証なく断定する方が悪い

終了条件

• ピックアップされた全トピックファイルが作成済み
• 各ファイルで [?] が解決済み（または「不明のまま残す」と合意済み）
• ユーザーから「これで終わり」が出ている

なお、 tasks/{...}/ 配下は人間が tasks/done/ に移動する（CLAUDE.md準拠）。AIから勝手に move しない。