transcription-corrector

name: transcription-corrector homepage: https://github.com/cat-xierluo/legal-skills author: 杨卫薪律师（微信ywxlaw） version: "1.0.7" license: MIT description: 转录稿纠错与轻度优化。本技能应在用户需要按用户词典纠正 ASR 转录稿同音字与英文专有名称漂移时使用。不要用于：重写为课程章节、报告、总结，或完全空白的素材创作。

Transcription Corrector

首次使用流程见 references/first_use.md。工作流中的判断准则见 references/correction_patterns.md。

概述

把 raw 转录稿里"听得对但写不对"的同音/形近/拼写错误按用户词典统一改对，并按需做轻度润色。不做：改写、总结、删减、改事实、生成课程章节。

与下游处理工作的边界：

• 本 skill 不输出课程大纲、不重组章节、不改写为书面课程；只做"读起来对、不再丢脸"这一步。
• 用户词典 YAML 格式（version + terms 列表）已成为本 skill 公开的接口约定；其他下游处理工作可以按需读取同一份词典文件。

工作流程

工作流按 5 个 Phase 组织，每个 Phase 含 1-3 个 Step。默认开启 Phase 1-3，Phase 4 默认关闭（需要用户明确开启）。

Phase 1 准备
  Step 1.1  读取配置（词典）
  Step 1.2  TXT → MD 转换（如需要）

Phase 2 识别
  Step 2.1  识别文件结构
  Step 2.2  通读识别高置信误转写

Phase 3 修正（默认开启）
  Step 3.1  词典统一替换（改字）
  Step 3.2  基础空白清理（改空白）
  Step 3.3  口语词精简（删字）

Phase 4 润色（默认关闭）
  Step 4.1  发言人合并
  Step 4.2  标点规范
  Step 4.3  段落切分

Phase 5 输出
  Step 5.1  主归档（必出）
  Step 5.2  源文件目录镜像（必出）

为什么这样分组：

• Phase 1 准备 vs Phase 2 识别 vs Phase 3 修正：准备不接触文本内容；识别是"看"；修正是"改"。三者性质分明
• Phase 3 内部三个 Step 改的是三类不同对象：3.1 改字（语义）、3.2 改空白（格式）、3.3 删字（语言字符）。三类操作各自独立，可单独审计
• Phase 3 vs Phase 4：Phase 3 是"读起来对"（无损 / 轻损），默认开启；Phase 4 是"看起来专业"（结构调整），默认关闭。两者泾渭分明
• Phase 5 输出 与前 4 个 Phase 解耦：无论前 4 步做了什么，输出阶段都按相同策略双写

工作机制

转录稿修正的本质是"对每一处误转写做出独立判断"。这个判断的输入是上下文，输出是一处 Edit，三者必须由同一个 agent 在同一个上下文里完成。

为什么按"每处 Edit"展开

• 每处误转写是否成立，取决于它在上下文中的指向。例如"style"可能是 skill 名，也可能是真正的"风格"——批量替换不能区分。
• ASR 错误无穷无尽（大小写漂移、空格漂移、断词重连、音节吞并、形近字……），任何静态规则都会漏。
• 词典是"目标值参考表"，不是"错误词 → 正确词"的映射。terms: ["WorkBuddy"] 告诉 agent "正确的写法是 WorkBuddy"，但不告诉 agent "这处原文是否需要改"。

由此推出自然的执行流：

1. agent 用 Read 把源文件读进上下文（必须通读全文）
2. 对每一处候选误转写，agent 在上下文中独立判断"换 / 不换"
3. 用 Edit 把每一处的决策落盘
4. 用 Write 写出 correction_log.md / meta.json / 源目录镜像

为什么这个流是自洽的

• 上下文只在 Read 之后才完整；判断必须在 Read 之后进行
• Edit 是"局部变更"工具，自然对应"每处决策"
• Write 写整文件，对应日志/元数据这种"一次性产出"
• 这三步组成了最小可执行闭环。任何其他方式（脚本批量、sub-agent 转交、regex 列表）都至少缺失其中一步的语义保证

Phase 1：准备

Step 1.0：加载 skill 配置（开关默认值）

skill 各项润色开关由 config/config.env 控制。加载顺序：

1. 命令行/调用参数传入的 key=value 覆盖
2. config/config.env（本 skill 自带）
3. config/config.env.example（默认值的"母本"，缺失 step 2 时用）
4. 若 step 2 和 step 3 都不存在，Phase 4 所有 Step 全部关闭，仅 Phase 1-3 跑

配置示例（config/config.env.example）：

# Phase 4 润色开关（默认全开，按需关闭）
POLISH_MERGE_SPEAKERS=true     # Step 4.1
POLISH_PUNCTUATION=true        # Step 4.2
POLISH_PARAGRAPH_SPLIT=true    # Step 4.3
POLISH_TOPIC_SECTION=true      # Step 4.4
POLISH_SUMMARY=true            # Step 4.5

# 输出策略
SOURCE_MIRROR=true             # 源文件目录镜像
SOURCE_MIRROR_CONFLICT=timestamp  # 冲突加时间戳

# 日志详细度
LOG_VERBOSITY=verbose          # verbose | compact

缺失的键统一按本节表格的"默认值"列取值（不在文件中硬编码，每个 Step 自己的 § 段注明默认值）。

Step 1.1：读取词典

1. 词典文件查找顺序（找到第一个存在的即用）：

   • 命令行/调用参数传入的 dictionary 路径
   • config/user_dictionary.yaml（本 skill 自带）
   • 若都不存在，提示用户复制 config/user_dictionary.example.yaml 为 config/user_dictionary.yaml

2. 词典 YAML 格式：

version: 1
terms:
  - "WorkBuddy"
  - "Claude Code"
  - "Codex"

3. 词典的角色：目标值 + 置信度权重，不是触发器
   • 词典项是"正确写法"——告诉 AI 目标值是什么
   • 词典项不直接触发替换：AI 仍然必须先做上下文判断（这个词在当前上下文里是否指向词典项所代表的对象）
   • 词典项提高候选替换的胜出权重：当 AI 在多个候选写法中二选一时，词典登记的写法优先级更高
   • 也就是说：词典让"workbody / work body / Workbuddy"在竞争中更倾向被改写为"WorkBuddy"，但前提仍然是上下文明显指向 WorkBuddy 这个产品；脱离上下文的同形词不会被词典"硬拉"过去
   • 不要把词典当作"错误词 → 正确词"映射表来使用
   • 不要为了使用词典而强行替换普通词
   • 模糊或低置信场景一律保持原文

Step 1.2：TXT → Markdown 转换（如需要）

当输入是 .txt 文件时，先做格式转换再进入 Phase 2。

触发条件：输入文件扩展名是 .txt。

转换规则（保守——只做格式包装，不改内容）：

1. 发言人 + 时间戳行（如 发言人 1 00:33:09）：
   • 识别正则：^(发言人|说话人|Speaker|S)\s*[\d一二三四五六七八九十]+[\.、]?\s*(\d{1,2}:\d{2}(?::\d{2})?)$
   • 转成 Markdown 加粗行：**发言人 1 00:33:09**
2. 段落间空行：连续的非空行视为同一段（保留原始换行），段落之间补一个空行
3. 不删除任何文字：空行、空白、ASCII 装饰线（---、===）等全部保留
4. 不识别 H3 / H4 标题层级：只到 H2 层级——H2 标题在 Phase 4 Step 4.4 中按"主题分章"原则插入；不主动把某段升级为 ###/####
5. 不识别列表：不把 - xxx 改成 markdown 列表——保持原样

输出：

• 中间产物：{原文件 basename}_converted.md，保留在 archive 子目录
• 后续 Step 2.1~5.2 在 converted 副本上进行
• 原始 .txt 文件保持不动

示例：

输入（raw.txt）：

发言人 1  00:33:09
我先说一下比较好的部分，就是整个最终的报告篇幅是比较充分的。
然后大家在一开始不知道怎么样一个报告是比较完善的，也知道怎么样去借鉴他山之石。
从这个阿尔法 gpt里面的这报告相当于蒸馏他的一个一个想法啊。
这个这个在前期一开始搭基建的时候确实是很有必要的一个措施。

发言人 1  00:33:57
呃然后。我注意到咱们在最终生成法律服务意见书的时候...

输出（raw_converted.md）：

**发言人 1  00:33:09**
我先说一下比较好的部分，就是整个最终的报告篇幅是比较充分的。
然后大家在一开始不知道怎么样一个报告是比较完善的，也知道怎么样去借鉴他山之石。
从这个阿尔法 gpt里面的这报告相当于蒸馏他的一个一个想法啊。
这个这个在前期一开始搭基建的时候确实是很有必要的一个措施。

**发言人 1  00:33:57**
呃然后。我注意到咱们在最终生成法律服务意见书的时候...

不识别的格式（保持原文）：

• 没有时间戳的"发言人 1："→ 保留为正文
• "Speaker A:" → 保留为正文
• 纯文本无发言人标记 → 整段视为正文

Phase 2：识别

Step 2.1：识别文件结构

通读 raw 稿，识别组织方式：

• 按发言人 + 时间戳分块（如 **发言人 1 00:33:09**）— 多数 ASR 输出
• 自由段落（无显式分块）
• 混合（标题 + 段落 + 引用）

识别目的：决定 Phase 4 润色时是否合并同发言人连续发言。不要改写分块结构，保留原貌。

Step 2.2：通读识别高置信误转写

必须完整通读全文，以 Agent 视角扫描。不列静态错误表——ASR 错误无穷无尽（大小写漂移、空格、漏词、错位、同音字、形近字、断词重连、音节吞并…），任何预设列表都会漏判。

核心原则：

仅在上下文明确指向某个词典术语时，才将近似误转写替换为该术语。 模糊或低置信场景保持原文，不做猜测式替换。

启动扫描的高频易错类别（不是错误表，是判断启动点）：

1. 人名：律师、当事人、证人姓名是否首次出现 + 后续引用是否一致
2. 英文产品/工具/平台名：是否在工具使用、命令行、平台介绍等场景
3. 机构/活动/品牌名：律协、青训营、训练营、赛题
4. 法律术语同音/形近：代理 vs 带理、抵押 vs 抵压、知情 vs 至清
5. 数字/单位/时间戳：1/7、0/6、中英文逗号混用；保守原则

形式漂移识别（参考但不穷举）：

• 大小写漂移（WorkBuddy vs workbuddy vs WORKBUDDY）
• 空格漂移（work body / Work Buddy）
• 连字符（Claude-code / Claude-Code）
• 拆分被识别为中文（"克劳德 code"）
• 漏字残字（"body" 残留在"让，如果 body帮我们"）
• 同音/形近字（"张律师 / 张老师 / 章律师" 类推）
• 断词重连（"然后让" 被拆成"让，如果"）

禁止：

• 只用 grep/正则匹配清单（必然漏）—— 详见 §"工作机制"为什么按每处判断展开
• 把"我"改成"我们"等无明确对照的"风格化"改写
• 替换词典外的术语
• 强行补全"看上去缺字"的句子——除非能确定是组合错误

Phase 3：修正（默认开启）

Phase 3 三个 Step 改的是三类不同对象——Step 3.1 改字（语义）、Step 3.2 改空白（格式）、Step 3.3 删字（语言字符）。三类操作各自独立、可单独审计、单独计日志。

Step 3.1：词典统一替换

对 Step 2.2 识别出的高置信误转写：

1. 三重确认：
   • 词典里有对应目标值
   • 上下文明确指向该目标值所代表的对象
   • 形式漂移证据成立（大小写/空格/连字符/漏字/同音/形近/断词）
2. 三重任一不满足 → 不替换，保持原文
3. 替换完成后在 correction_log.md 记录：{原文} → {改后}，并标注行号和上下文片段
4. 绝不修改原始文件，所有输出写到 archive/ 下的新文件

Step 3.2：基础空白清理（默认开启，无损）

为什么独立于 Phase 4 润色：基础空白清理是"格式标准化"，不改变原文语义、不删减任何信息；与 Phase 4 发言人合并 / 标点规范 / 段落切分那种"风格调整"性质不同，所以默认开启（用户不需要为此做开关决策）。

清理动作清单（仅做以下五类，不做任何超出此范围的事）：

标点周围空白规则：

• 中文标点 ，。、；：？！""''「」（） 前后不留空格（若出现则删除）
• 英文标点 , . ; : ? ! " ' ( ) 后空一格（中文段落中保留）
• 半角空格夹在中文之间 → 删除

严格不做（避免越界）：

• 不删除任何文字、标点、字母、数字
• 不改变段落结构（不合并段落、不切分段落——这是 Phase 4 范畴）
• 不修改数字、时间戳、金额、日期
• 不改发言人分块标记（如 **发言人 1 00:33:09**）
• 不重排、重组、归纳

与 Step 3.1 的关系：基础空白清理在 Step 3.1 词典替换之后执行；遇到"Work Buddy" → "WorkBuddy" 这类专有名称合并时，优先走 Step 3.1（词典替换路径），Step 3.2 仅做 Step 3.1 不覆盖的"无词典目标的纯格式"清理。

校对日志记录：所有 Step 3.2 的清理动作也写到 correction_log.md，在"基础空白清理"小节集中记录（与 Step 3.1 高置信替换区分开），便于审计。

Step 3.3：口语词精简（默认开启，AI 上下文判断）

为什么独立于 Phase 4 润色：与 Step 3.2 基础空白清理性质相同——属于"读起来对"的范畴，不改变原意（口语词不携带信息）；与 Phase 4 发言人合并 / 标点规范 / 段落切分那种"风格调整"性质不同，所以默认开启（用户不需要为此做开关决策）。

白名单（可删的纯填充词）——AI 通读时识别"作为填充词 vs 作为实义"，仅删独立出现且无语义负担的：

保留规则（不删）：

• 表态类："嗯"/"对"/"是的"/"不是"/"好的"/"是" 作肯定 / 否定 / 回应 → 保留（删了会丢失说话人态度）
• 逻辑连接："然后"作逻辑连接词（"先 A 然后 B"）→ 保留（删了破坏时序）
• 认知停顿后接完整内容："呃……这个怎么解释呢" 整段保留——"呃"虽属白名单，但"认知停顿 + 完整内容"是说话人思考过程的真实记录，整段保留比逐字删更尊重原文
• 段尾的语气停顿（"嗯"/"啊"/"呃"出现在段末）——保留（标记说话节奏收束）
• 紧邻关键名词 / 动词——保留（可能是说话人强调）
• 实义词（名词 / 动词 / 形容词 / 副词）——一律不删

段首 vs 段尾 vs 段中 决策树：

详见 references/correction_patterns.md §11 段中并列停顿 啊 的识别模式。

判断原则：

• 与 Step 3.1 一样遵循"通读全文 + 三重确认"思路
• 三重确认：① 该词在当前上下文是否属于白名单词类；② 在当前位置是否独立使用、是否承担实义；③ 删后不破坏说话人态度 / 时序 / 强调
• 任一不满足 → 不删，保留原文
• 模糊或低置信场景一律保留原文

严格不做（避免越界）：

• 不删整句、不删段落
• 不删实义词（即使重复）
• 不删关键信息（数字、人名、专有名、术语）
• 不改写为书面语、不补全、不改语气
• 不删"呃 / 啊"作认知停顿后接完整内容的版本
• 不删"段尾"的关键节奏标记（v2 激进版起，段首节奏标记默认删除）

校对日志记录：所有 Step 3.3 的精简动作写到 correction_log.md 的"口语词精简"小节，格式：

| 行号 | 原文片段 | 被删词 | 理由 |
|------|----------|--------|------|
| L207 | "呃 这个怎么说呢，我们今天来" | "呃" | 段首认知停顿，后接"怎么说呢"+完整内容，整段保留——本行不删（认知停顿后接完整内容的"呃"按 §3.3 保留规则例外）|
| L312 | "对，所以呢，我们" | "所以呢" | "所以呢" 不在白名单，保留 |
| L451 | "然后呢我们看一下" | "然后呢" | 段首过渡填充，可删 |

与 Step 3.2 的关系：Step 3.2 动空白字符，Step 3.3 动语言字符。两者都是"读起来对"操作，都默认开启，都在 correction_log.md 单独小节集中记录。

必检（防止漏跑整节）：跑完必须 grep 自检（详见 references/correction_patterns.md §12）：

• correction_log.md 必须包含 ## 口语词精简 小节
• correction_log.md 必须包含 ## 高置信替换 / ## 基础空白清理 / ## 口语词精简 / ## 未处理 四个小节
• meta.json 必含 summary / process_time / dictionary_source / polish_enabled 字段
• v1.0.2 漏跑 Step 3.3 整节无日志——本必检项是那次 bug 的复盘产物

Phase 4：润色（可选，按 config 开关决定）

Phase 4 下的所有 Step 由 config/config.env 配置文件中的开关决定是否启用。每个 Step 默认值的来源：

• 缺失 config.env：用 config.env.example 的值（即默认值）
• 缺失 config.env.example：用本节速查表的默认值

Step 4.4：主题分章 + H2 标题插入（默认开启）

触发条件：话题发生明确切换（不同讨论对象 / 不同议程 / 不同主体焦点）时，插入 ## 一、标题 行；同一话题内部的子切换不插入。

识别原则：

• 硬切换信号：双方反复回到同一对象 → 突然讨论另一对象（如"工具 → 律所管理"、"产品 → 客户关系"、"代码 → 知识库"）→ 插入 H2
• 软切换信号：仅是追问或深化（如"工具 A → 工具 A 的细节"）→ 不插入
• 不强行覆盖全文：开头寒暄 / 中间过渡闲聊 / 结尾收束 → 不强制加 H2，让它归在第一个/最后一个 H2 之下

标题文本从何而来：

• 不编造标题——agent 从该段上下文中提取 3-10 字主题词（如"工具选择与日常使用"、"本地部署与脱敏"、"知识库维护"）
• 标题文本应不与发言人姓名、时间戳、专有名重复——避免与原文混淆
• 同一段内多次 H2 用相同主题词时，去重

编号规则：

• 全文 H2 标题按出现顺序加中文大写数字序号：一、、二、、三、...
• 数字与标题文本之间用 、 顿号分隔（中文正式排版惯例）：## 一、工具选择与日常使用
• 序号连续编号，不跳号；中途若发现需要补插，agent 重新连续编号（不留断号）
• 同一份 corrected.md 中序号唯一，不重复

严格不做：

• 不重组内容顺序
• 不改写任何正文
• 不总结或提炼（标题文本只是该段已说内容的提取，不引入新信息）
• 不加 H3 / H4（本 skill 只到 H2 层级）
• 不为单个话题切分加 H2（哪怕该话题横跨 1000 字）

校对日志记录：所有 Step 4.4 的插入写到 correction_log.md 的"主题分章"小节（与 Step 4.1/4.2/4.3 区分），格式：

| 行号 | 标题文本 | 上下文锚点（前后 50 字）| 切换类型 |
|------|----------|------------------------|----------|
| L487 | ## 律所管理与本地部署 | "...他就不会愿意去做这个事事情。" | 硬切换 |

与 Phase 4 其他 Step 的关系：Step 4.1-4.3 是"风格调整"，Step 4.4 是"结构标注"——前者改分块形式，后者只插入锚点，不重排。

为什么本 skill 做这个而不下游做：原 §1.2 早期版本说"下游做章节重组时再处理"，但下游 skill（如 course-generator）做的是"基于转录稿生成课程"，与"忠实标注原话结构"是不同任务。H2 主题分章是"忠实标注"，放在本 skill 更合身。

Step 4.5：会议纪要 / 总结生成（默认关闭，按 POLISH_SUMMARY 开关）

触发条件：

• 配置开关 POLISH_SUMMARY=true，或用户在调用时显式声明（"生成纪要" / "总结" / "AI 洞察"）
• 必须 Step 4.4 已先跑过——没有 H2 边界就没有"按章节"颗粒度

输出位置：

• 修改 corrected.md，在文件顶部插入 summary 块
• 不创建独立 _summary.md 文件（v1.3 修订：原"独立文件"方案已改为"嵌入 corrected.md"）
• 源文件目录镜像随 corrected.md 同步

插入位置与标记（funasr-transcribe 风格）：

• 位置：在 H1 标题之后、第一个 H2 之前
• 标记：<!-- AI-SUMMARY:START --> / <!-- AI-SUMMARY:END --> 包住整个 summary 块
• 幂等：再次跑批时若 markers 已存在，替换旧 summary（用 re.sub 模式），不重复插入

结构：

# 原文件 H1 标题（如有）

<!-- AI-SUMMARY:START -->

## AI 摘要

**主标题**：5-15 字概括全文核心议题

### 一、章节名（与 Step 4.4 H2 一致；H3 而非 H2，避免与原话 H2 同级）

**本章摘要**：50-100 字概括本章节核心内容（引用原话中的具体事实/数字/专有名，不引入新事实，不评价）

**关键洞察**：
- 洞察 1（15-30 字，横向观察本章节）
- 洞察 2
- 洞察 3

### 二、章节名

**本章摘要**：...

**关键洞察**：
- ...

（其他章节同上）

**关键词**：5-8 个逗号分隔

<!-- AI-SUMMARY:END -->

## 一、章节名（原话正文）
...

为什么是 H3 而非 H2：

• corrected.md 文件中 H2 是"原话章节"（Step 4.4 标记的）
• summary 中的章节若也用 H2，会和原话章节在视觉上混淆
• summary 的章节用 H3（在 ## AI 摘要 之下），层级关系清楚：原话章节 > 摘要章节

生成原则：

1. 主标题：从全文最核心议题提取 5-15 字主题词
2. H3 章节：与 Step 4.4 的 H2 一一对应（不重切话题）
3. 本章摘要：
   • 长度：50-100 字
   • 引用原话中的具体事实/数字/专有名（不抽象化）
   • 不引入原话外的事实
   • 不评价（除非有原话支持）
   • 紧贴本章节原话概括，不跨章节
4. 关键洞察：
   • 数量：2-3 条（不强求 3 条；段落短就 2 条）
   • 长度：每条 15-30 字
   • 来自本章节的横向归纳，不来自某一段
   • 不带"应该""必须""建议"等评价语气
   • 形如"X 群体呈现 Y 趋势"、"X 与 Y 之间存在 Z 鸿沟"
5. 关键词：
   • 数量：5-8 个
   • 来源：原话中反复出现或具有区分性的名词/产品名/概念词
   • 格式：逗号分隔一行

严格不做：

• 不引入原话外的事实
• 不重切 H2 边界（summary 的 H3 必须与原话 H2 一一对应）
• 不评价（除非有原话明确支持）
• 不在 summary 内加 H4 / H5
• 不写"行动项 / 决议 / 后续 TODO"（除非原话明确提到）

与 Step 4.4 的边界：

幂等与验证：

• 再次跑批时，若 markers 已存在，正则替换 旧 summary 块
• 跑完后用 grep -c "<!-- AI-SUMMARY:START -->" 验证 markers 存在
• 验证摘要字节数 > 200（防止空摘要被注入）

校对日志记录：Step 4.5 的产出写到 correction_log.md 的"会议纪要"小节，格式：

| 字段 | 值 |
|------|-----|
| 主标题 | 主标题文本 |
| 章节数 | 7（与 Step 4.4 H2 一致）|
| 总洞察数 | X 条 |
| 摘要字数总计 | Y 字 |
| 注入位置 | H1 之后，第一 H2 之前 |
| 标记验证 | <!-- AI-SUMMARY:START --> 已存在 |

Phase 4 整体边界（适用于 Step 4.1-4.4）：

• 改写为书面语
• 总结、提炼、删除"啰嗦"内容（Step 4.5 是唯一例外——它明确做"摘要 + 洞察"）
• 补全或推测说话人意图
• 改事实、改数字、改时间戳

Phase 5：输出

输出采用 双写 策略：主归档在 skill 内部，源文件目录同步一份易访问副本。原始文件保持不动。

Step 5.1：主归档（必出）

输出位置：{skill 目录}/archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{原文件 basename}/

文件：

• {原文件}_corrected.md — 纠错后的完整文本（保留原始分块结构）
• {原文件}_polished.md — 仅在用户开启润色时生成
• correction_log.md — 校对对照日志
• meta.json — 处理时间、词典来源、是否润色、原始文件路径

Step 5.2：源文件目录镜像（必出）

输出位置：原始文件所在目录（与原文件同目录）。

文件：

• {原文件 basename}_corrected.md — 与 5.1 内容完全一致，仅是易访问副本
• 命名规则：原文件名后追加 _corrected 后缀，扩展名改为 .md（原文件是 .md 时，输出仍为 .md；原文件是 .txt 时，输出为 .md）

为什么双写：

• 主归档承担"可追溯 + 校对日志 + 元数据"的完整档案职责
• 源文件目录副本让用户在日常文件管理器中能直接看到"已校对版"，免去每次去 skill 内部目录翻找
• 双写的内容是字节级一致的 _corrected.md（polished 副本与 log 不镜像——它们的主归档位置就在 skill 内部）

冲突处理：

• 源文件目录已存在同名 _corrected.md → 用时间戳后缀区分（_corrected_20260608_153022.md），避免覆盖历史校对结果
• 源文件目录只读 / 不可写 → 静默跳过源文件目录镜像，仅输出主归档；在 meta.json 记录 source_mirror: "skipped"
• 源文件路径无法解析（如 stdin 输入）→ 同样静默跳过源文件目录镜像

原始文件保持不动——双写策略只生成"新文件"，绝不就地修改原文件。

Step 5.3：稳定版标记（可选）

当某次跑出的 _corrected.md 经用户确认无问题、视为该转录稿的"稳定版"时，在该 archive 子目录下加 STABLE.md 标记文件：

# Stable Version Marker

**v3 (2026-06-08 12:00) 标记为该转录稿的稳定版本。**

## 为什么 v3 是 stable

- v1.0.0 (2026-06-07 14:30) — 7 处，仅 Step 3
- v1.0.2 (2026-06-08 00:41) — 42 处，Step 3 + 3.5，漏跑 Step 3.6
- v2 (2026-06-08 11:00) — 170 处，补跑 Step 3.6（84 处）
- v3 (2026-06-08 12:00) — 226 处，激进版段首删除（+52 处）

## 锁定本版本

- 后续不再对 `260606_AI技能创新大赛_corrected.md`（v3）做改动
- 源文件目录三个版本并列保留供对比
- 如发现新的误转写需要补判，新建 `archive/<新时间戳>_*` 目录重跑，不就地修改 v3

为什么需要 STABLE.md：

• archive 目录会累积多轮迭代产物（v1.0.0 / v1.0.2 / v2 / v3 ...），未来 agent / 用户 / 下游 skill 进来不知道哪个是终版
• 源文件目录的镜像文件（_corrected_v3_20260608_120000.md）按时间戳命名，本身是"稳定"暗示，但 archive 内部 260606_AI技能创新大赛_corrected.md 没 STABLE 标记会被误认成"最新版"
• STABLE.md 让"哪个是终版"显式可查

什么时候不写 STABLE.md：

• 一次性试跑、用户没确认 / 校对量少 / 转录稿本身还要后续处理——不必强行标记
• 已经有更新的版本稳定了——避免给旧版加 STABLE 误导下游

Step 5.4：旧版本清理策略

archive 目录会保留每次跑的全量产物（主归档 + correction_log + meta.json），不主动清理历史版本。但当 archive 下子目录数 ≥ 5 时，建议在 STABLE.md / DECISIONS.md 备注保留策略：

• 保留：每次的 _corrected.md / correction_log.md / meta.json（记录完整迭代轨迹）
• 可清理：当 archive 累积 ≥ 5 个目录时，旧的 analysis_report.md 等中间产物可手动归档
• 禁止清理：被 STABLE.md 标记的稳定版目录的 _corrected.md（用户可能要从源文件目录镜像之外的路径找回终版）

校对对照日志格式（correction_log.md）

# 校对对照日志

- **原始文件**：/path/to/raw.md
- **处理时间**：2026-06-07 14:30:22
- **词典来源**：`config/user_dictionary.yaml`（含 18 项术语）
- **润色开关**：关闭

## 高置信替换

| 原文 | 改后 | 出现次数 | 上下文示例 |
|------|------|----------|------------|
| workbody | WorkBuddy | 3 | "通过第二版呢进行测试..." |
| work body | WorkBuddy | 2 | "我们把这个实践中办案..." |
| claude-code | Claude Code | 1 | "...重新调回那个 claude-code 里面..." |

## 未处理（保留原文）

- "智能件" — 上下文不足以判断是否为"智能体"
- "代理" — 同上

## 润色变更（如开启）

- 合并发言人 1 连续 3 段为 1 段
- ...

适用场景 / 不适用

见 references/scope.md。

配置示例 / 配置解耦原则

见 references/config-decoupling.md。

参考文档

• references/scope.md — 概述 / 适用边界
• references/config-decoupling.md — 配置示例 / 配置解耦原则（评价规范相关）
• references/first_use.md — 一次性配置引导（复制 example.yaml、跑试跑、多用户软链）
• references/correction_patterns.md — 工作流判断准则（误转写识别、口语词精简、并列停顿、必检清单、ASR 高频模式）
• config/user_dictionary.example.yaml — 词典公开模板