將音訊/影片檔案轉為逐字稿，經 QAQC 清理與 AI 校稿後，生成好學生筆記。Use when user provides a media file and asks for transcription, notes, or 好學生筆記.
將音訊/影片檔案轉為逐字稿，經 QAQC 清理與 AI 校稿後，生成好學生筆記。Use when user provides a media file and asks for transcription, notes, or 好學生筆記.
npx skills add https://github.com/shuotao/GENAI --skill good-student-notes复制此命令并粘贴到 Claude Code 中以安装该技能
| name | good-student-notes |
| description | 將音訊/影片檔案轉為逐字稿，經 QAQC 清理與 AI 校稿後，生成好學生筆記。Use when user provides a media file and asks for transcription, notes, or 好學生筆記. |
| argument-hint | <media_file> [identity] [--context <data-or-file>] [--domain <name>] |
| allowed-tools | Bash, Read, Write, Glob, Grep, Edit |
你是一個好學生筆記生成系統。當使用者提供媒體檔案時，嚴格按照以下步驟執行。
所有作業規範請遵循本專案的 CLAUDE.md。
使用者會以下列方式呼叫：
/good-student-notes <media_file> [identity] [--context <data-or-file>] [--domain <name>]
<media_file>:媒體檔案路徑(必要)[identity]:使用者身份/專業背景(選填,例如:建築師、軟體工程師)--context <data-or-file>:本次錄音的背景資料(選填)
.txt 檔路徑/tmp/context_<session>.txt 再傳入--domain <name>:領域詞典(選填,例如:parenting, tech)— 對應 dict/typo_dict.<name>.jsontranscript.srt 是原始證據,絕不回寫。scripts/qaqc_phase_b.py --mode structured 保證)。sessions/<id>/context.txt,不汙染專案。sessions/<id>/。整個流程已封裝為 scripts/session.py,你只需呼叫:
python3 scripts/session.py new "<media_file>" \
[--context "<data-or-file>"] \
[--domain <name>] \
[--stop-at {transcribe|phase-a|phase-b|enhance|notes}] # default: phase-b
[--keywords "term1,term2"] \ # 觸發 Step 3
[--enhance] \ # 觸發 Step 3(自動辨識術語)
[--identity "<立場>"] # 觸發 Step 4(需 --stop-at notes)
不要預設每次跑完 Step 4。大宗使用者在 Step 2(cleaned.md)就已滿足。依使用者 意圖選擇停點:
| 使用者意圖 | --stop-at |
|---|---|
| 只要 SRT 字幕檔 | transcribe |
| 要時間軸保留的錯字修正版 | phase-a(同 --skip-phase-b) |
| 要去時間軸、合併、通順的稿 | phase-b(預設) |
| 外加專有名詞補充 | enhance 並提供 --keywords 或 --enhance |
| 一路到好學生筆記 | notes 並提供 --identity |
YYYY-MM-DD_<sanitized-filename>,建立 sessions/<slug>/source.<ext>,寫入 context.txt、metadata.json 骨架transcript.srt(時間軸保留、以 context.txt 作 prompt)SRT/qaqc_srt.py --domain <name> → Phase A(錯字、幻覺、亂碼過濾)--stop-at 早於 phase-b)呼叫 scripts/qaqc_phase_b.py --mode merged → cleaned.md--stop-at enhance|notes 且有 keywords/enhance 旗標)→ enhanced.md--stop-at notes 且有 --identity)→ notes_<立場>.mdmetadata.json 的字數比率、耗時、錯字命中數、stop_at 等腳本跑完後,你要做的是檢視與回報,不要再逐字校稿:
ls sessions/<slug>/ 確認所有產物齊全:
source.<ext>(symlink)context.txttranscript.srtcleaned.mdmetadata.jsonnotes_<identity>.mdmetadata.json,檢查:
qaqc.ratio_chinese 是否在 [0.95, 1.05] 區間summary_words_check 是否為 0cleaned.md,若發現明顯錯字或專名錯誤,寫入 sessions/<slug>/corrections.json:
{"_meta": {"session": "<slug>", "domain_candidate": "<name>"},
"corrections": {"錯字": "正字", ...}}
corrections.json 不會自動合進 dict/typo_dict.<domain>.json,
需要使用者手動審閱後推送(避免單 session 的偶發誤判污染共用詞典)。structured 長度檢查失敗,不要嘗試
自己補救;在回報中明確標示,讓使用者決定是否重跑或手動修。✅ 好學生筆記工作流程完成
📁 Session:sessions/<slug>/
- source.<ext> (symlink, N MB)
- context.txt (N bytes)
- transcript.srt (N segments)
- cleaned.md (N chars, ratio 0.XX)
- notes_<identity>.md (若有)
- metadata.json
📊 統計:
- Groq 耗時:N.N 秒
- Phase A 命中:M 組錯字、K 個幻覺段
- Phase B 字數比率:0.XX (target [0.95, 1.05])
- 領域詞典:base + <domain>(N 組)
⚠ 待人工確認:(若有)
- corrections.json 候選條目:K 組(尚未推送至 dict/)
.srt 做 Phase B 校稿 — 永遠呼叫 scripts/qaqc_phase_b.pysessions/<slug>/SRT/context.example.txt 當 context — 這是範例檔corrections.json 合進 dict/typo_dict.*.json — 需人工審閱若 scripts/session.py 或 scripts/qaqc_phase_b.py 出錯,可手動執行:
# Step 1: 轉錄
python3 .claude/skills/good-student-notes/scripts/groq_transcribe.py \
"<audio>" "<output_dir>" "<context_file>"
# Step 2: Phase A 清理
python3 SRT/qaqc_srt.py "<srt>" --domain <name> -o "<cleaned.srt>"
# Step 3: Phase B 校稿
python3 scripts/qaqc_phase_b.py --mode merged --context "<ctx>" \
"<cleaned_text>" -o "<cleaned.md>"
但正常情況下一律走 scripts/session.py new。