THE PROBLEM
这个项目先解决什么
课程转写稿通常口语多、顺序乱；截图里又混着关键词、公式和看不清的文字。直接摘要会丢掉老师提醒、任务和证据边界。
需要把不同输入整理成统一笔记，同时区分课堂原文、个人理解、补充理解与无法确认的信息。
12步整理流程
从材料判型到质量自检
5套输出模板
笔记、知识点、面试题等
3组质量规则
Good / Bad / 相关性
MY ROLE
我负责的部分
个人设计并完成 Codex Skill 规则、12 步整理流程、输入判断、模板、质量量表、示例输入输出与飞书发布边界。
WHAT I DID
我完成的工作
- 先判断输入是转写文本、课程截图，还是两者混合。
- 用相关性规则删除寒暄、重复和跑题内容，再按主题重组。
- 把课堂内容、我的理解和补充理解分开，图片疑似文字不强行补全。
- 用模板输出课程主线、知识点、老师提醒、行动与面试表达。
WORKFLOW
工作流怎么走
- 01材料判型
- 02信息筛选
- 03主题重组
- 04结构化输出
- 05质量自检
VALIDATION
怎么验证
- 准备 Good Case、Bad Case 与相关性过滤三组量表。
- 保留 11 行示例转写稿和 216 行完整示例输出，检查规则是否能落到结果。
- 使用质量自检模板核对完整性、真实性、可读性与图片识别边界。
OUTCOMES
当前成果
- 形成包含 SKILL.md、5 套模板、3 组量表、示例与 Agent 配置的可复用成果包。
- 已用于 3 份真实 AI 训练师课程成品，包括文本、13 张课件图与飞书发布版。
CURRENT BOUNDARY
现在还做不到什么
- 本体是可调用 Codex Skill，不是独立 SaaS；没有独立 API、数据库或批处理队列。
- 不负责音频转写；需要先提供文字稿或课程截图。
- 看不清的图片内容必须标为疑似或待确认，不能为了完整而补写。