# Meeting Transcript Analyzer

> 当用户提供会议记录/转录文本（txt/md/vtt/srt/docx/json）并想复盘自己的沟通表现时使用；解析转录、计算发言占比、识别模糊措辞/填充词/打断/提问质量，输出带引用和改写建议的沟通模式诊断报告；不适用于会议安排、纪要摘要或无说话人标签时的逐人指标。触发词：会议记录分析、沟通模式、发言占比、填充词、口头禅、打断分析、提问质量、meeting transcript、speaking ratio、filler words、Otter、Fireflies、Granola、Zoom transcript

- Skill: `findscripter/meeting-transcript-analyzer` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add findscripter/meeting-transcript-analyzer`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/findscripter/meeting-transcript-analyzer/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Docs & Writing
- License: MIT
- Author: findscripter (https://skillmd.com/u/findscripter)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/findscripter/meeting-transcript-analyzer

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## 何时使用

当用户上传或指向会议转录文件（`.txt`/`.md`/`.vtt`/`.srt`/`.docx`/`.json`），并希望复盘自己在会议中的沟通表现时使用。典型请求包括：「看看我的会议」「我在会上表现如何」「分析发言占比」「我是不是口头禅太多/总在回避冲突」「对比我这段时间的沟通变化」。提到 Granola、Otter、Fireflies、Zoom、Teams 等转录工具也应触发。

**不该用的边界：**
- 仅需安排会议、整理纪要/待办摘要 → 用日程/纪要类技能，本技能聚焦「人的沟通行为诊断」。
- 转录无说话人标签时，无法做逐人指标（发言占比、打断），只能跑全文级分析（填充词、提问类型），需提前向用户说明。
- 单场 5 分钟以内站会不适合跑全部模块；冲突/填充词分析需 20 分钟以上、3 场以上会议才有趋势意义。

## 步骤

1. **盘点（Ingest & Inventory）**：扫描目标目录的转录文件。逐个文件提取会议日期（文件名 `YYYY-MM-DD` 前缀或内嵌时间戳）、识别说话人标签（`Speaker 1:`、`[John]:`、`John Smith 00:14:32`、VTT/SRT cue 格式）、确定「用户本人」是哪位发言人（含糊就发问，否则按最高频发言人或文件名推断）。打印盘点表（文件名、日期、时长、参会人数、字数）让用户确认范围。
2. **归一化（Normalize）**：把各工具的不同格式统一为内部结构后再分析：
   ```
   { speaker: string, timestamp_sec: number | null, text: string }[]
   ```
   - VTT/SRT：解析 cue 时间戳与文本，说话人可能内联（`<v Speaker>`）或前缀。
   - 纯文本：按行找 `Name:` 或 `[Name]` 前缀；无标签则警告逐人分析受限。
   - Markdown：剥离格式后当纯文本。DOCX：抽取正文后当纯文本。JSON：期望含 `speaker`/`text` 字段的对象数组（Otter/Fireflies 常见导出）。
   - 缺时间戳时优雅降级：跳过依赖时间的指标（语速、停顿），仍跑文本类分析。
3. **分析（Analyze）**：按需运行下列独立模块，不适用的直接跳过。
4. **出报告（Report）**：按下方骨架汇总为一份连贯报告，数据不足的小节省略。
5. **跟进（Follow-Up）**：报告后提供选项——深挖某场会/某模式、生成 1 页「沟通速查卡」（top 3 待改习惯）、把当前指标存为基线供未来对比、导出 markdown/JSON 用于绩效复盘。

## 指令

**模块 · 发言动态（Speaking Dynamics）** 逐人计算：字数与占总会议字数百分比、发言轮次、平均每轮字数、最长独白（>60 秒或 >200 字标记）、打断检测（某轮在上一发言人末时间戳 2 秒内开始，或句中切断）。红旗：用户在一对多会议发言 >60%（垄断）；主持会议却 <15%（脱离/过度放权）；某参会人全程零发言（被排除）；打断比 >2:1。

**模块 · 冲突与直接度（Conflict & Directness）** 扫描用户话语中的模糊与回避标记：
- 限定词：「可能」「有点」「算是」「我猜」「也许」「某种程度上」/ maybe、kind of、I guess。
- 求许可：「如果可以的话」「我这么说行不行」。回避：「都行」「看你的」「我很灵活」。
- 异议前的软化：「我不想反驳，但…」「这可能是个蠢问题」。
- 冲突回避模式（需更多上下文，标注置信度）：紧张后立刻转移话题；口头同意却无后续行动；把他人顾虑说得比实际小（「应该没那么严重」）；该给绩效反馈的 1:1 里缺反馈。
- 每条命中提取：完整引文（前后各 2 轮上下文）+ 严重度（`low` 单个模糊词 / `medium` 一段对话内成串模糊 / `high` 明显回避了必要对话）+ 改写建议（更直接的版本怎么说）。

**模块 · 填充词与口头禅（Filler Words）** 统计：「um/uh」「like（非比较义）」「you know」「actually」「basically」「literally」「right?（反问尾）」「so yeah」「I mean」。报告每场总数、每 100 词出现率（跨会归一）、按类型拆分、情境高峰（面对高层、给负面反馈、被突然提问时是否飙升）。**仅当率 >3/100 词才视为问题**，以下属正常。

**模块 · 提问质量与倾听（Question Quality & Listening）** 给用户的提问分类：封闭（是非）、引导（答案已嵌入）、开放真诚、澄清（引用前一发言人）、建设（延展他人想法）。好倾听信号：澄清/建设型提问、复述（「我听到的是…」）、引用早前发言、邀请安静者发言。差倾听信号：重复问已答问题、不回应对方就重申己见、答非所问。报告「开放/澄清/建设 vs 封闭/引导」的比例。

**模块 · 主持与决策（Facilitation）** 仅当用户是组织者/主持人时运行：议程遵守度、时间管理、是否主动拉入安静者、决策是否明确陈述（「就选方案 B，Sarah 周五前跟进」）、行动项是否带责任人和截止日、跑题项是否被记录延后还是带偏全场。

**模块 · 情绪与能量（Sentiment & Energy）** 追踪用户语言的情绪弧线：积极（热情赞同、鼓励、幽默、表扬）、消极（沮丧、轻视、讽刺、敷衍短答）、中性/平淡（低能量、单音节）。标记能量骤降点（变短、变虚的回应），常对应不适、无聊或回避。

## 示例

最终报告骨架（数据不足的小节省略）：

```markdown
# 会议沟通洞察报告

**时间范围**：[最早日期] – [最晚日期]
**分析会议数**：[count]
**转录总字数**：[count]
**你的平均发言占比**：[X%]

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## 三大发现（Top 3）
[按影响排序。每条 2-3 句 + 一个含直接引文与时间戳的具体例子。]

## 详细分析
### 发言动态        [统计表 + 解读 + 红旗]
### 直接度与冲突模式 [按模式分组的命中实例 + 引文 + 改写]
### 口头习惯        [填充词统计、情境高峰，仅当率 >3/100 词]
### 倾听与提问      [提问类型分布、倾听信号、具体例子]
### 主持           [仅当适用——议程、决策、行动项]
### 能量与情绪      [弧线总结、骤降点]

## 优势  [3 件做得好的事，带证据]
## 成长机会 [3 条按影响排序，每条含：改什么、为何重要、下次具体怎么做]
## 与上期对比 [仅当有历史分析——关键指标的 delta]
```

## 注意事项

- **无说话人标签**：提前警告。只跑文本级分析，跳过逐人指标，建议用户开启说话人分离（diarization）重新导出。
- **极短会议**（<5 分钟或 <500 词）：可分析但注明短会模式不代表常态。
- **非英文转录**：填充词与模糊词词典以英文为主；其他语言需说明局限，聚焦结构性分析（发言比、轮次、提问数）。需要时按目标语言补充本地化词表。
- **单场 vs 语料**：仅一场时不要用趋势/对比措辞，结论限于该场；趋势型辅导建议 ≥3 场。
- **无法确定用户身份**：扫描后仍无法判断本人是谁，先问再做，不要瞎猜。
- **反模式**：把发言时间均等当目标（主持人本就该少说、演讲者本就该多说，应按会议类型与角色加权）；把每个模糊词都判负（头脑风暴里「我觉得」「也许」是恰当的，决策会才是问题）；只甩原始数字无基准（「你说了 47 次 um」缺对比令人沮丧，应对照常模与时间趋势）。
- **转录获取提示**（仅当用户不确定如何拿到转录时输出）：Zoom 在 设置→录制 开启 Audio transcript，下载云录制 `.vtt`；Google Meet 自动转录存到日历事件 Drive 的 Google Docs；Granola 导出 markdown（消费级工具中说话人标签质量最佳）；Otter.ai 导出 `.txt`/`.json`；Fireflies.ai 导出 `.docx`/`.json`；Teams 转录在会议聊天里下载 `.vtt`。推荐命名 `YYYY-MM-DD - 会议名.ext` 便于按时间分析。

## 互见

- 事实核查类技能：当报告引用需核对外部事实时配合使用。

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本条采编自 alirezarezvani/claude-skills（MIT）。