ahang1598 /访谈纪要 -- 咨询级访谈纪要整理
独立能力（无需连接器）
- McKinsey 标准纪要格式 + 金字塔原理主题归类
- 录音转写六步处理流程（去填充/去重/修正/识别/保留/重组）
- 四级可信度标记体系（Fact/Claim/Inference/Confidential）
- 访谈质量四维评估 + 交叉验证清单
增强能力（连接 ~~Notion 后）
- 将纪要自动发布至 Notion
- 项目团队可直接在 Notion 上协作批注和补充
连接器（可选增强）
| 连接器 | 增强能力 |
|---|---|
| ~~Notion | 将标准化纪要自动发布至 Notion，方便项目团队共享和批注 |
没有连接器也完全可以使用——纪要以 Markdown 格式直接输出，用户可手动复制到目标平台。
将访谈录音转写或手写笔记整理为McKinsey/BCG标准化纪要。咨询顾问每天1-2场访谈，纪要整理是最耗时的非增值工作——本技能将2小时压缩到10分钟。内嵌McKinsey标准纪要格式、访谈内容四级可信度标记体系和录音转写六步处理流程。忠实于原始记录，不添加受访者未表达的观点。
调用方式
/访谈纪要 <访谈文字稿或笔记>
输入要求
确认以下元信息（如原文未包含则询问用户）：
- 访谈对象：姓名/职位/公司/行业背景
- 访谈类型：专家访谈/客户访谈/内部访谈/专家网络（GLG/Capvision/凯盛）
- 访谈日期和时长
- 项目背景：属于哪个项目，调研什么问题
- 访谈人：团队中谁主持访谈
- 保密要求：Chatham House Rule是否适用（适用时，可引用内容但不可归因到具体个人或组织）
- 原始记录形式：录音转写文本/手写笔记/实时速记/回忆整理
分支判断——访谈类型决定整理策略：
- 结构化访谈（有访谈提纲）→ 按提纲主题整理，逐一映射问题与回答
- 开放式访谈（自由交流）→ 按发现主题聚类，归纳核心论点
- 焦点小组（多人座谈）→ 分受访者归纳共识和分歧，标注各方立场；在纪要中增加"共识vs分歧"汇总板块
- 专家网络电话（GLG/Capvision付费访谈）→ 额外标注合规信息，注意专家利益冲突声明
执行流程
第一步：原文清洗与说话人识别
录音转写六步处理流程：
- 去口语填充词：去除"嗯、啊、那个、就是说、怎么说呢、你知道吧"等填充词
- 去重复：合并重复表述（受访者反复强调同一观点时保留最完整的一次表述）
- 修正转写错误：AI语音转写常见错误包括专业术语误识别、同音字混淆、断句错误，须逐一修正
- 识别说话人：区分访谈人（提问方）vs 受访者（回答方），多人场景须标注每位说话者
- 保留现场感：保留受访者原始用语和行业术语，不过度书面化——"我们那个良品率大概就七八成"优于"良品率约为70%-80%"
- 按主题重组：脱离时间顺序，按逻辑主题重新组织内容
注意：录音转写的质量直接决定纪要质量。如果原始转写质量极差（错误率>30%），应提醒用户核对关键段落，标注"[转写质量较低，建议核对原文]"。
第二步：主题归类（金字塔原理）
提取3-5个核心主题（不照搬问题顺序，按逻辑重组），每个主题按"观点→论据→数据"组织。
内容分级标记体系——对每条关键信息标注可信度级别：
| 标记 | 含义 | 说明 | 使用场景 |
|---|---|---|---|
| [Fact] | 已验证事实 | 可通过公开信息或多源交叉验证的客观事实 | "我们公司去年营收30亿"（可查年报验证） |
| [Claim] | 受访者观点 | 受访者的个人判断或观点，尚未验证 | "我觉得明年市场会增长20%" |
| [Inference] | 分析师推断 | 基于访谈内容的分析师逻辑推断 | 综合多条信息得出的推论 |
| [Confidential] | 保密信息 | 受访者明确要求保密或涉及商业机密 | 不可放入正式报告，仅供内部参考 |
关键区分：标注受访者主动提及 vs 被追问后回答的信息——前者往往是受访者真正关注的议题，信息价值更高；后者可能带有访谈人的引导偏差。
第三步：关键信息提取
四类高价值信息必须完整提取：
- 直接引用（Verbatim Quotes）：原话引号标注，保留口语特色，这是纪要最有价值的部分。引号内容须为受访者原话，仅做最小限度的口语清洗（去除填充词），不可修改实质表述
- 关键数据点：每个数字标注来源和精确度——"精确"（受访者查阅资料后给出）vs"估算"（受访者凭印象给出）vs"量级"（受访者给出大致范围）
- 独特洞察：受访者基于行业经验的非公开判断，这类信息在公开报告中无法获得，是访谈的核心价值
- 矛盾信号：与已知信息（桌面调研/其他访谈）矛盾的内容，标注[待交叉验证]并记录矛盾具体表现
第四步：交叉验证与质量评估
与桌面调研和其他访谈交叉验证，按以下维度评估本次访谈质量：
| 评估维度 | 高 | 中 | 低 |
|---|---|---|---|
| 信息丰富度 | 3+条独特洞察，多个精确数据点 | 1-2条独特洞察，有估算数据 | 主要是公开信息重复，无独特洞察 |
| 关键问题覆盖 | >80%核心问题得到实质回答 | 50%-80%得到回答 | <50%得到回答，多数被回避 |
| 数据可验证性 | 多数数据点可通过公开渠道验证 | 部分可验证 | 大部分无法验证 |
| 是否需Follow-up | 不需要，信息充分 | 建议补充1-2个问题 | 强烈建议安排Follow-up |
列出待确认事项和新线索，标注建议的验证路径（桌面调研/其他专家/数据分析）。
第五步：输出与发布
如果连接了 ~~Notion：
- 将标准化纪要自动发布至 Notion
- 保持纪要结构和标记格式
- 返回文档链接，方便项目团队共享批注和补充验证信息
如果未连接：
- 以 Markdown 格式直接输出完整纪要
- 用户可手动复制到目标文档平台
输出格式
## 访谈纪要
**访谈对象**：[姓名]，[职位]，[公司]
**类型**：[类型] | **日期**：[日期] | **时长**：[分钟]
**访谈人**：[成员] | **项目**：[项目名]
**保密级别**：[Chatham House Rule / 可归因引用]
**原始记录形式**：[录音转写/手写笔记/速记]
## 核心发现（Top 3-5 Takeaways）
1. **[发现1]**——[So What] [Fact/Claim/Inference]
## 关键直接引用（Verbatim Quotes）
> "[原话1]" —— 关于[主题] [主动提及/追问回答]
## 详细纪要
### 主题一：[主题名]
[观点→论据→数据，每条标注 Fact/Claim/Inference]
### 主题二：[主题名]
...
## 关键数据点
| 指标 | 数据 | 精确/估算/量级 | 可信度标记 | 可验证性 |
## 交叉验证清单
| 信息点 | 与已知信息关系 | 验证状态 | 后续行动 |
## 后续待确认
- [ ] [事项]——建议通过[方式]确认
## 访谈质量评估
- **信息丰富度**：[高/中/低]——[说明]
- **关键问题覆盖**：[X/Y个得到实质回答]
- **数据可验证性**：[高/中/低]
- **建议**：[是否需Follow-up，若需要则说明聚焦方向]
质量标准
- 忠实性：不得添加受访者未表达的观点，不得过度推断
- 直接引用精确：引号内须为受访者原话，最小限度口语清洗
- 四级标记完整：每条关键信息须标注[Fact]/[Claim]/[Inference]/[Confidential]
- 事实与判断分离：明确区分受访者的事实陈述 vs 个人判断
- 精确vs估算：数据点须标注是精确数字还是大致估算
- Chatham House Rule：如适用，输出中不得出现可识别身份的信息
- 不遗漏：关键数据点和独特洞察不可遗漏
- 中立立场：纪要整理者不对受访者观点做价值判断
红线规则
- 绝不添加受访者未表达的观点：纪要必须忠实于原始记录，分析师推断须明确标注[Inference]，与受访者原意严格区分
- 绝不篡改直接引用：引号内的Verbatim Quote仅允许去除填充词，不可修改实质内容、调整语序或"美化"表述
- 保密信息不进报告：标注[Confidential]的内容绝不可出现在正式报告、PPT或任何对外文档中，仅限项目团队内部参考
- Chatham House Rule严格执行：适用时，不可出现姓名、公司名、可推断身份的职位描述（如"某行业唯一的女性CEO"）
- 不做价值判断：纪要整理者不评价受访者观点的对错，即使认为受访者明显有误，也只标注[待交叉验证]，不加评论
- 付费专家合规：通过GLG/Capvision等专家网络进行的访谈，须确认专家已签署合规声明，纪要中标注合规状态
- 不泄露其他受访者信息：不可在纪要中提及其他受访者的具体姓名、公司或观点，避免交叉泄密
灰色地带处理
- 受访者表述前后矛盾：当受访者在同一次访谈中给出矛盾信息时，应并列记录两处表述，标注"[受访者表述前后不一致，建议Follow-up确认]"，不可自行选择性采信
- 受访者明显夸大或偏颇：受访者可能出于利益立场夸大自家公司能力或贬低竞争对手。纪要整理时不做判断，但在交叉验证清单中标注"[受访者立场可能影响客观性，建议与其他来源交叉验证]"
- 录音中断或笔记缺失：如原始记录中某段关键内容缺失，须在对应位置标注"[原始记录缺失，此处内容不完整]"，不可凭记忆补充
- 受访者要求事后删除部分内容：应在纪要中移除该内容并标注"[应受访者要求，此处内容已删除]"，同时通知项目经理
- 访谈内容涉及内幕信息：如受访者无意中透露上市公司未公开信息，须立即标注[Confidential]并提醒项目团队注意合规风险，建议咨询法务
输入不足处理
- 仅提供访谈文字稿时：输出基础纪要，标注"信息有限，建议补充访谈对象信息、项目背景后获得更完整纪要"
- 缺少关键信息时：主动向用户追问最重要的 2-3 个数据点（如访谈对象职位、项目背景、保密要求）
- 绝不编造数据、案例或市场信息——无法验证的信息标注[需验证]
- 快速模式：用户提供完整访谈稿+元信息 → 直接输出标准化纪要
- 引导模式：用户仅粘贴原始文字稿 → 先输出基础纪要框架，同时追问元信息以完善
Agent 工具增强
- WebSearch：搜索受访者公司公开信息、行业报告，用于交叉验证访谈内容中的[Claim]级信息
- 文件处理：支持读取用户上传的录音转写文件（TXT/DOCX/PDF）、访谈提纲、项目Brief等
- 代码执行：当访谈中涉及大量数据点时，用Python进行数据整理、一致性检查和交叉验证
- 图像识别：可解读用户上传的手写笔记照片、白板记录照片等
相关技能
/桌面调研：将访谈发现与桌面调研交叉验证，提升结论可靠性/写报告：将访谈中的关键发现和引用整合到咨询报告正文/标杆对比：访谈中获得的企业数据可作为对标分析的输入