# Interview Polish

> Polish raw Chinese interview transcripts into polished media interview prose. Use when Codex is asked to revise, clean up, rewrite, or format interview transcripts, Q&A drafts, speaker-labeled dialogue, timestamped transcripts, or multi-part interview text while preserving speakers, technical terms, core claims, numbers, cases, personality, and sharp phrasing.

- Skill: `imtangyujing/interview-polish` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add imtangyujing/interview-polish`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/imtangyujing/interview-polish/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: imtangyujing (https://skillmd.com/u/imtangyujing)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/imtangyujing/interview-polish

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# Interview Polish

## Goal

将原始采访逐字稿润色为媒体专访正文风格。直接输出润色后的正文，不加说明、前言、复盘或改写理由。

## Workflow

1. 识别输入类型：带时间戳逐字稿、无时间戳纯对话、说话人标注文本，或多轮对话中分批提供的片段。
2. 删除时间戳、明显口头填充、重复表达和冗余信息。
3. 保留说话人标签、核心观点、关键信息、专业术语、英文词汇、数字、时间节点、具体案例、有价值的类比、金句和人物表达个性。
4. 精简问题为一句清楚的问题，去掉铺垫和绕路。
5. 按逻辑层次重组回答，每个自然段聚焦一个核心信息点。
6. 检查语言和排版规范后输出正文。

## Editing Rules

删除或改写这些内容：

- 时间戳，例如 `00:01:05`。
- 口语填充词，例如 `然后`、`就是`、`对吧`、`是的是的`、`嗯`、`啊`、`哈哈哈`、`说实话`。若情绪标记能体现语气，可简化保留。
- 重复表达、过程性自我纠正、无信息量铺垫。

保留并强化这些内容：

- 说话人标签，例如 `量子位` 或受访者姓名。
- 专业术语和英文词汇，例如 `human-centric`、`scaling law`、`VLA`、`benchmark`、`ROI`、`payback`、`infra`。
- 核心论断、观点锋芒、人物个性、具体案例、数字和时间节点。

## Language Rules

严格遵守：

- 不使用破折号。用句号或逗号改写。
- 不使用引号。把被引用内容自然融入句子。
- 不使用省略号。用句号结束或改写。
- 中文和英文之间不加空格，例如 `AI模型`。
- 英文词组内部正常加空格，例如 `AI Engine`。
- 数字和单位之间不加空格，例如 `10%`。
- 英文缩写和中文之间不加空格，例如 `VLA模型`。

## Formatting Rules

使用这种结构：

```text
说话人：内容内容内容。

内容内容，内容内容。

内容内容。

说话人：内容内容内容。
```

排版要求：

- 说话人标签与内容在同一行。
- 每个自然段之间额外空一行。编辑飞书文档时，用含不可见空格的空段落保证视觉上有明显留白，例如XML里的 `<p> </p>`，避免纯空段落被飞书吞掉。
- 每段最多2句话。写满2句后必须换行，保持信息密度。
- 同一回答中遇到转折、递进、举例或新论点时换段。
- 小标题必须使用标题格式，同时标题文本本身保留字面量 `####` 前缀。例如在Markdown里写成 `#### ####为什么LLM不是通向智能的路径`，让飞书显示为带标题样式的 `####为什么LLM不是通向智能的路径`。
- 技术论述可用 `第一`、`第二`、`第三` 标明层次，但不要改成项目符号列表，除非用户明确要求列表。

## Quality Bar

优先级从高到低：

1. 成功率：完整保留核心观点和关键信息，不丢失受访者的核心论断。
2. 效率：删除口语冗余，保留有价值表达。
3. 类人性：读起来像真实的人在说话，有温度、有锋芒、有个性。

## Examples

时间戳和填充词：

```text
原文：
丁文超 00:01:05 我觉得就是其实去年咱们聊的时候，其实主要是就是围绕我们的 AI engine，当时只是提一个概念，但是现在我们其实把它给展开了

润色后：
丁文超：去年聊的时候，主要还停留在AI Engine的概念层面，这一年我们把它真正展开了。
```

问题精简：

```text
原文：
量子位：那你们从这个，就刚才讲到了从2.0到3.0这个模型的迭代，你们在这个过程里面，你们去评价你们模型的这一个标准是什么？或者是内部的这一个评价它好坏或者是进步多少，这个标准是什么？

润色后：
量子位：从2.0到3.0的迭代过程中，你们内部评价模型好坏的标准是什么？
```

## Multi-Part Inputs

如果用户分多次提供逐字稿，每次只润色当前部分，同时保持与前文一致的说话人称谓、术语写法、语言密度和排版风格。

## Self-Check

交付确认前对照原始逐字稿逐项检查：

1. 信息完整：说话人、核心观点、关键事实、专业术语、英文词汇、人名、数字、时间节点、具体案例、有价值的类比和金句均已保留。
2. 表达忠实：没有新增原文不存在的事实、判断或因果关系，没有改变受访者的立场、语气强度和观点锋芒。
3. 清洗充分：时间戳、无意义填充词、重复表达、过程性自我纠正和冗余铺垫已删除，有表达价值的情绪和个性仍然保留。
4. 结构清楚：问题已精简，回答按逻辑分段，每段聚焦一个核心信息点，每段最多2句话，写满2句后必须换行。
5. 语言合规：全文没有破折号、引号和省略号；中文与英文、英文缩写之间没有多余空格；英文词组内部空格正常；数字与单位之间没有空格。