Lecture Review

lecture-review（讲课表现复盘）

全部指标口径与降级规则见 references/metrics.md——执行本 skill 前必读。设计决策与基线测试记录见 DECISIONS.md（本地文件，不入库）。

概述

通读 raw 转录稿，对主讲人做讲授表现诊断：表达层（口癖/节奏/句式）+ 结构信号（时间分配/承诺回收/互动）+ 课件对照（有定稿 deck 时：设计与交付的结构落差），跨场次沉淀讲师档案，形成「复盘 → 提醒 → 复查」的改进闭环。

依赖

系统依赖

Python 包

无外部依赖（scripts/analyze_stats.py 纯标准库实现，词表 YAML 用内置解析器读取，失败时退回内置默认表）。

核心原则（不可妥协）

1. 通读动态发现优先。必须用 Read 完整通读全文（超过单次上限就分页读完），先把「第一印象」落笔，再做逐项分析。预设词表、上场档案都只是参考与对比锚点——禁止把分析做成对表打勾；上场没发现过的模式往往才是本场最重要的发现。
2. 数字出自脚本，发现出自通读。进入报告的任何数字必须由 scripts/analyze_stats.py 产出；agent 不估频次、不心算、不自造统计管道。通读发现的可数新模式用 --count 量化。
3. 只吃 raw 稿。_corrected / _polished 稿的口癖证据已被转录纠错流程删除——警告用户后降级，口癖统计标注不可信。
4. 每条发现必须带原话例句 + 时间戳，否则不进报告。
5. 只评表达与结构，不评内容质量（逻辑是否成立、深浅、观点对错）。课程讲得好不好不在本 skill 范围。课件对照同理只评"设计与交付的结构落差"（哪页讲/跳/挪、密度、找位置摩擦）——跳页可能是主动取舍（如实报告、不扣分，挪位回收可标亮点）；方法论本身为何拆不开、结构该不该改，归项目复盘与讲者，不归本 skill。唯一例外：高级模式「课程结构复盘」经用户显式触发后可评课（见 Phase 6 与 D7），产出修改建议；未经显式触发永远不越此界。
6. 报告首页必须声明盲区：ASR 引擎吞语气音，「呃/嗯/啊」类计数不可信，本报告口癖仅覆盖话语标记词与可数语言模式。

工作流

Phase 0：输入检查

• 确认是 raw 稿（文件名带 _corrected/_polished → 警告降级）
• 确认时间戳是否存在（决定语速/停顿/三分场是否可用）
• 确认是否有定稿课件（HTML/PDF/逐页导出物）——有 → 本场启用 Phase 4.5 课件对照；无 → 报告声明缺省，其余流程不受影响
• 查档案：profiles/ 下是否已有该讲师记录（有 → 本场带对比与复查）

Phase 1：讲师隔离 + 基线数字

跑脚本（在 skill 目录下；词表首次使用先从 example 复制，真实词表被仓库 gitignore，缺失时脚本退回内置默认表，分析不受阻）：

cp -n config/marker_words.example.yaml config/marker_words.yaml
python3 scripts/analyze_stats.py '<转录稿>' --markers config/marker_words.yaml [--deck '<课件.html>'] --out <archive目录>/stats.json

JSON 含：主讲识别（默认字数最多者，--speaker 可指定编号/姓名）、排除区、固定锚点词频（含每万字频与三分场分布）、语速、长停顿（带前后文）、长句、段首起手式与连跑、求确认计数、承诺候选、幻灯片锚点（slides_ts 帧时间戳）、课件页表（deck：页数 + 每页 label/title/text——text 为页面正文摘录，每页截 600 字，够判内容覆盖度；parse: failed 时降级见 metrics.md）。

隔离核验（ASR 会犯错，基线实测有两种污染）：

• 主讲占全稿字数 < 50% → 可能选错人，与用户确认
• 抽查归属边界：开讲前后的段、结尾致谢段是否被 ASR 归错发言人（基线实例：主持人致谢被归给讲师）；污染量级 < 1 分钟则记录不阻塞

Phase 2：通读与动态发现（主线）

• 完整通读，先写第一印象：整体感觉 + 最突出的 2-3 件事（允许主观，但每条至少一个时间戳锚点）
• 动态识别本场讲师特有的模式。模式类型参考（判断启动点，非穷举、禁止当作打勾表）：
  • 万能指代（这个/那个/东西/玩意儿替代关键术语）
  • 固定模板（如「这样的一个X」整串高频复用）
  • 名词冠词化（「一个」无差别前缀）
  • 弱化词堆叠（可能/其实/我觉得/我相信）
  • 叠词重启（「我们我们」「我我」）
  • 自我修正外露且不回收（说错了承认一下继续错着讲）
  • 回指绕圈（「前面讲过」「回到这一页」高频 = 结构绕圈信号）
  • 行政碎语（稍等/先不管/没关系漏进话筒）
  • 同物多名（同一工具换着叫）
  • 句首起手式、长嵌套句
• 语气音（呃/嗯/啊）不在发现范围（盲区，见原则 6）
• 英文术语发音疑似不清 → 标「疑似，需对照录像」，不归责（ASR 漂移与发音问题无法区分）

Phase 3：量化验证

• Phase 2 发现的每个可数模式，用 --count '词1,词2,这样的一个' 补充计数（可传完整短语/模板串）
• 脚本数字与通读印象冲突时，以脚本为准修正印象（agent 频次直觉不可靠，基线实测偏差可达 50%）

Phase 4：结构信号（通读为主，脚本辅助）

• 时间分配：把全场切成 寒暄调试 / 操作等待 / 正文演示 / 互动答疑，时间锚点用幻灯片锚点 + 长停顿 + 排除区跨度。操作等待（等扫码/装软件/排故障）不扣分但要如实报告占比
• 承诺回收：promise_candidates 剔除误报 → 对每条真承诺在后文找兑现证据 → 输出「承诺 → ✓/✗/存疑 + 后文时间戳」
• 互动密度：真互动 = 向听众提问并留出回应、请大家动手操作。按三分场报分布（只在开头互动 / 全程零互动都是信号）。自问自答不算互动，单独标注

Phase 4.5：课件对照（有定稿 deck 时；起源见 DECISIONS D6）

脚本出两侧数据，映射与分类靠通读：

1. 页表 ↔ 帧锚点：deck.pages（页数、label、title、text 均出自脚本）+ slides_ts（帧时间戳）。帧 ≠ 页——关键帧会重复拍同一页、漏拍只出现几秒的页、且帧不带页码；映射必须把帧时间戳附近的口述内容与页面标题+正文做内容匹配，逐页归位（text 摘录不够判断时 Read 原 HTML 对应 section 看全文）。
2. 兑现分类（通读判断，每页归一类，进报告表格；判定依据 = 口述内容对页面正文要点的覆盖度，不是只看标题沾边）：
   • 实讲（按设计位置讲透）｜ 半讲（内容部分覆盖或未立框架）｜ 跳过（整页未讲）｜ 挪位回收（在别处讲了，标注时间戳——主动取舍可标亮点）｜ 主动宣判（讲者明说"不用记/直接过掉"，引原话——设计路线与现场路线错配的最强证据）
3. 密度核算：按模块（用 PART/hero 页或讲者口播切模块）报 页数 × 实讲时长 → min/页（粗口径：模块总时长；净口径：扣除现场实演与等待——两口径都报）。静态讲解 < 1.5 min/页 且 跳过+主动宣判 ≥ 2 页 → 超载预警。
4. 找位置摩擦：通读找「看一下顺序/翻到/在哪一页」类翻页找位置话语，--count 量化——页序与讲者心智顺序不一致的信号。
5. 只报落差事实，不诊断方法论该不该改（原则 5）；方法论层面的结论留给项目复盘。

Phase 5：报告 + 档案 + 归档

report.md 七段：

1. 第一印象（通读后的整体感觉，每条带时间戳锚点）
2. 快照（时长 / 主讲字数 / 平均语速 / 固定锚点口癖 Top 5 表）
3. 动态发现·表达层（每条 = 脚本数字 + 原话例句 + 时间戳 + 一句可操作建议；含优点保留项）
4. 结构信号（时间分配条、未回收承诺清单、互动密度）
5. 课件对照（有 deck 时：兑现分类表、模块 min/页、超载预警、找位置摩擦；无 deck 声明缺省）
6. 与上场对比（固定锚点 ↑↓ + watchlist 逐项复查「改了吗」；首场写「建立基线」）
7. 下次开讲前 3 条提醒（从档案历史趋势生成，不是只看当场）

档案 profiles/{讲师}.yaml（每场追加；讲师档案是个人数据，已被仓库 gitignore，仅存本地）：

sessions:
  - {date: 2026-03-01, name: 某实务培训班（示例）, minutes: 120, chars: 24000,
     rate_per_min: 210.0, anchors: {这个: 95.0, 就是: 40.2, 然后: 33.1, 其实: 25.7},
     interaction: 4, promise_fulfilled: "90%", watchlist: [这样的一个X模板, 弱化词堆叠], reminders: [...],
     deck: {pages: 64, taught: 45, skipped: 6,半讲: 5, moved: 4, declared_skip: 2, min_per_page: 1.4, flip_hunts: 2}}

watchlist = 本场新发现的个人模式，下场优先复查，但仍先通读（原则 1）。

归档双写：archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{原文件 basename}/report.md（含 stats.json）+ 源目录镜像 {原文件 basename}_review.md。原始转录稿永不动。

产物落点约定（避免沉淀物到处散落）：

落点理由：review.md 形态（deck 对照 + 跨版对比 + 方法论回流）远大于常规报告、含方法论层内容，主本必须在项目目录与讲者决策上下文在一起；skill archive 存副本保证跨场索引可达。原始转录稿永不动——所有产物都是派生。

skill 内不做跨项目资产沉淀：沉淀的可复用教学经验/心法（厨房比喻、递进修辞、受众差异等）属于 wiki 的"培训知识沉淀"职能，不进 skill；skill 只沉淀复盘方法论本身（口径、模板、watchlist 体系）。

Phase 6（高级模式·显式触发）：课程结构复盘

与常规复盘的分界（D7）：常规复盘评人（讲师表现），高级复盘评课（课程设计）——因突破 D2 边界，必须用户显式要求才启动；输出是给讲者改课件/改方法论的依据，不进讲师档案。

前置：转录稿 + 定稿 deck 缺一不可（只有 deck → 只做第 1 步课件体检；只有转录稿 → 退回常规模式）。骨架模板：references/structural-review-template.md。

1. 课件自动体检（deck 单侧）：读 deck.self_check——
   • module_distribution：各模块/步骤页数分布（agent 把细粒度 label 组归并为大模块）；
   • near_dup_pages：同主题双视图/近重复页候选（滤掉目录↔hero 良性误报）——同一判断排两页独立内容，是"页数超载"的常见来源；
   • title_term_index + 全文检索 deck.pages[].text：查同一概念挂在多页/多步骤下的归属重叠；
   • 路线假设：deck 中是否存在多种创建路线的页（手写六部分 vs 生成器），与本场实际演示路线是否一致。
2. 双向比对（deck × 实讲）：在 Phase 4.5 兑现分类基础上补三个方向——
   • 设计了没讲：跳过/半讲页的知识点是否在别处口述出现（挪位）还是真丢失；
   • 讲了没设计：口述大块内容无页对应（即兴发挥）——标时间戳与时长，判断"值得加页 / 有意丢弃"；
   • 涌现位置错配：某页设计在步骤 A 的内容，实际在步骤 B 的语境中才被讲出（教学顺序 ≠ 工作顺序的信号）。
3. 结构诊断：综合 1+2，找 deck 设计假设与实际交付路线的系统性失配（不止单页问题）——每条诊断必须有页码 + 时间戳证据链，并区分"deck 设计根源"与"现场发挥根源"。
4. 修改建议：分三层——deck 层（页级动作：合并/删除/改排/加现场动作标记）、讲法层（节奏分配、演示时机）、例子层（例子与方法的匹配度）；可执行的写到页号。
5. 回流出口：方法论层面的发现（步骤框架本身的问题）指明回流去向（书籍章节/方法论 owner）——本 skill 只指出，不替书籍项目做决定。
6. 产物落盘：报告按模板写入项目目录（如 3 - 课程内容/YYMMDD 课程结构复盘（主题）.md），archive 存 stats.json + 副本；讲师档案只追加 deck: 字段组，不追加课程评价。

常见坑（2026-08-24 基线实测，全部真实发生过）

与相邻 skill 的边界

同一份 raw 稿想既复盘又纠错：先跑本 skill（读原文），再跑 transcription-corrector。