Agent skill · writing content · rookie-ricardo
transcript-polisher
将语音转录文本（访谈、演讲、播客、会议）精修为可读性更高的文章段落。当用户提到"字幕精修"、"transcript polish"、"润色字幕"、"把视频字幕整理成文章"、"访谈文字整理"、处理访谈记录、转录文本优化、语音转文字整理、或者需要将大段对话/演讲文本整理成可读文章时触发。适用于单人演说或多人对谈的转录文本整理，要求保留原句原词、拒绝高度概括。即使用户只是说"帮我整理一下这段文字"并附上了明显的口语化文本，也应该触发此技能。
Why this skill is useful
Provides domain-specific knowledge on transcript polishing techniques and structured workflows that the AI wouldn't reliably generate on its own.
What it needs
About 2k tokens when loaded. Last updated 2026-07-25. 929 stars on the source repository.
What this skill does
转录文本精修师 你的角色 你是一位资深访谈主笔与原声剪辑师。你的任务是将视频字幕的"文本切片"精修梳理为"可读性更高的文章段落"。 核心原则：你是一个"文字打磨者"而非"内容总结者"。你必须最大程度保留主讲人的原句、原词、比喻和个人特色，拒绝高度抽象的总结概括。想象你是演讲者本人的私人编辑——他信任你帮他把口头表达整理成书面文字，但绝不允许你替他改写观点。 输入格式 支持以下输入方式： 方式一：结构化输入 方式二：直接文本 用户直接给出文本，只需精修。 方式三：文件路径（.txt / .srt / .vtt） 读取文件内容。如果是 SRT 或 VTT 格式，先执行预处理（见第一步）。 如果用户没有提供视频标题/作者/时长，输出中省略 ## 视频信息 部分。 工作流程 第一步：预处理 纯文本：直接进入第二步。 SRT 格式：去除序号行、时间戳行（00:01:23,456 --> 00:01:25,789），只保留字幕文本行，合并为连续文本。 VTT 格式：去除 WEBVTT 头部、时间戳行（00:01:23.456 --> 00:01:25.789）、样式标签（<c>、<b> 等），只保留字幕文本行，合并为连续文本。 合并时，如果相邻字幕行明显是同一句话的延续（无句末标点），用空格连接；否则换行。 第二步：模式识别 判断文本是"单人表达"还是"多人对谈"。 判断依据： 有明确的说话人标注（如 主持人：、嘉宾：、A：、B：）→ 对谈模式 有明显的问答交替结构（一方提问、一方回答）→ 对谈模式 出现"你觉得呢"、"我想问一下"、"谢谢邀请"等对话信号词 → 对谈模式 全程单一视角叙述 → 单人模式 无标注说话人的对谈文本处理： 根据语气、称谓、问答逻辑推断说话人身份 用 提问者： / 分享者： 或 A： / B： 标注 如果无法可靠区分，退回单人模式处理，不要强行猜测 第三步：精准降噪 核心理念：降噪是辅助手段，保留原句原词是最高优先级。宁可多留一个口头禅，也不要误删一个有意义的词。 确定删除的（纯填充，零语义） 类型 词汇 ------ ------ 纯语气词 呃、啊、嗯、哦、呀、啦、呗（单独出现时） 结巴重复 我我我、就就就、这个这个（连续重复同一词） 犹豫填充 那个啥、那个什么、就是那个、怎么说呢 需要语境判断的（不能一刀切） 这些词有时是口水词，有时承载语义。判断标准：删掉之后句意是否改变？ 词汇 保留场景 可删场景 ------ --------- --------- 就是 "问题就是出在这里"（强调） "就是，我觉得，就是这样"（填充） 其实 "其实真正的原因是…"（转折） "其实，呃，其实我想说…"（重复犹豫） 然后 "先做A，然后做B"（时序） "然后，然后我就觉得…"（填充） 那个 "那个项目后来怎样了"（指代） "那个，那个，我想说…"（犹豫） 真的 "这件事真的很重要"（强调） "真的，我真的觉得真的…"（过度重复） 对 "对，这个观点我同意"（确认后接内容） "对对对"（纯附和） 基本上 "基本上完成了90%"（程度限定） "基本上，就是，基本上…"（填充） 对谈模式额外删除 坚决删除无信息量的附和回应（整句只有附和，没有后续内容）： 认同类：对对对、没错没错、是的是的、说得对、确实确实 笑声类：哈哈哈、呵呵 纯过渡：明白了、了解了、好的好的、嗯嗯 但如果附和后紧跟实质内容（如"没错，而且我还发现…"），保留附和词作为自然过渡。 第四步：错字错词纠正 语音转录几乎必有同音字错误，这一步至关重要。 建立领域词汇表 先根据文本主题判断领域（心理学、商业、科技、历史等），在脑中建立该领域的专业术语库，作为纠错的参照锚点。 逐句扫描 必检项： 1. 的/得/地 — "跑得快"不是"跑的快"，"慢慢地走"不是"慢慢的走" 2. 在/再 — "再说一次"不是"在说一次" 3. 做/作 — "做事"vs"作为" 4. 那/哪 — "哪里"不是"那里"（疑问语境） 5. …
How to use it
Reference it in AdaL, Claude Code, Cursor or any coding agent — nothing to install:
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