Audio Transcription Report

发布时间：2026/10/21 2:18:50

Audio Transcription Report

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📊 Metadata

FieldValue
File Name{filename}
File Size{file_size}
Duration{duration_hms}
Language{language} ({language_code})
Processed Date{process_date}
Speakers Identified{num_speakers}
Transcription Engine{engine} (model: {model})

📋 Meeting Minutes

Participants

  • {speaker_1}
  • {speaker_2}
  • ...

Topics Discussed

  1. {topic_1}({timestamp})

    • {key_point_1}
    • {key_point_2}

  2. {topic_2}({timestamp})

    • {key_point_1}

Decisions Made

  • ✅ {decision_1}
  • ✅ {decision_2}

Action Items

  • {action_1}- Assigned to: {speaker} - Due: {date_if_mentioned}
  • {action_2}- Assigned to: {speaker}

Generated by audio-transcriber skill v1.0.0Transcription engine: {engine} | Processing time: {elapsed_time}s

### 完整转写段落样式 README 给出了真实形态的输出样例：全文转写部分以 `**[00:00:12 → 00:00:45]** *Speaker 1*` 形式按说话人分段渲染，随后是会议纪要（Participants / Topics Discussed / Decisions Made / Action Items）与 Executive Summary（含 Key Points 与 Next Steps）。 Python 实现中的原始转写文件（`transcript-*.md`）则采用如下格式，时间戳由分段 `start`/`end` 计算为 `MM:SS`： ```markdown # Transcrição de Áudio **Arquivo:** meeting.mp3 **Idioma:** PT **Data:** 2026-02-03 02:30:45 --- ## Transcrição Completa **[00:12 → 00:45]** Good morning everyone. Let's start with updates from the frontend team. **[00:46 → 01:23]** We completed the dashboard redesign and deployed to staging yesterday.

文件名与防覆盖机制

v1.1.0 起改用时间戳命名，彻底解决重复运行覆盖问题（CHANGELOG 中记录为修复项 #5）：

TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S) TRANSCRIPT_FILE="transcript-${TIMESTAMP}.md" ATA_FILE="ata-${TIMESTAMP}.md"

Python 侧save_outputs()用datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")生成时间戳，始终先保存transcript-*.md，若 LLM 生成了纪要则额外保存ata-*.md，且文件写入均通过safe_user_path()校验路径不越出当前工作区（相对路径、expanduser展开后必须以Path.cwd()为前缀，否则抛出ValueError），从源码层面杜绝了路径穿越风险。

LLM 智能摘要工作流

这是 v1.1.0 的核心升级。技能通过detect_cli_tool()按优先级探测 LLM CLI：claude存在则优先，其次检测gh copilot是否可用，两者皆无则退化为纯转写模式（仅输出 transcript，并在结尾提示安装方式）。

Scenario A：用户提供自定义提示词

流程（详细指南 Step 3 与 transcribe.py 的handle_prompt_workflow()对应）：

  1. 以 Panel 展示用户原始提示词；
  2. 若检测到~/.copilot/skills/prompt-engineer/SKILL.md存在，自动调用 prompt-engineer 优化提示词（不询问，直接改进）；
  3. 并排展示"优化版"与"原版"两份提示词；
  4. 询问💡 Usar versão melhorada? [s/n]，默认s；
  5. 按所选版本继续处理。

若 prompt-engineer 不可用，则直接使用用户原始提示词。

Scenario B：无提示词时自动生成

  1. 询问"Gerar prompt automaticamente?"（默认s，选n则跳过 LLM、仅输出 transcript）；
  2. 构造 meta-prompt 分析转写文本（取前 4000 字符），要求用 2-3 行建议：内容类型（会议/讲座/访谈）、推荐输出格式（正式纪要/执行摘要/结构化笔记）、推荐框架（RISEN/RODES/STAR 等）；
  3. 展示建议并确认格式；
  4. 再让 prompt-engineer 基于建议生成完整结构化提示词；
  5. 预览生成的提示词并最终确认；任何一步被拒绝都回退到内置的DEFAULT_MEETING_PROMPT。

内置回退提示词（DEFAULT_MEETING_PROMPT）是一个完整的 RISEN 风格模板，指定了角色（专业文档化转写员）、指令（识别内容类型、提取主题、识别说话人、提取决策与行动项、组织 Markdown）、步骤与收窄规则（保持客观清晰、保留重要上下文、使用合适的 Markdown、必要时包含时间戳），保证无任何外部依赖时也能产出高质量纪要。

LLM 调用与超时处理

process_with_llm()把prompt + "\n\n---\n\nTranscrição:\n\n" + transcript拼为完整输入：

  • Claude 路径：subprocess.run(['claude', '-'], input=full_prompt, ...)，即通过 stdin 管道喂给 Claude CLI；
  • Copilot 路径：['gh', 'copilot', 'suggest', '-t', 'shell', full_prompt]；
  • 两者均设 300 秒（5 分钟）超时，失败或超时时打印错误摘要并返回None，主流程随即降级为仅保存 transcript，保证任务不中断。

转写与 LLM 处理全程有可视化反馈：转写分段用tqdm进度条，LLM 处理用rich的SpinnerColumn转圈动画，状态消息按颜色区分（绿=成功、黄=警告、红=错误）。

实际使用：触发短语与三种典型场景

SKILL.md 与 README 共同定义了激活短语："transcribe audio to markdown"、"transcreva este áudio"、"convert audio file to text"、"extract speech from audio"、"áudio para texto com metadados"（技能原生支持葡萄牙语指令，与示例中的 pt-BR 语言检测相呼应）。

场景一：基础转写

copilot> transcribe audio to markdown: meeting-2026-02-02.mp3

SKILL.md 展示的完整输出流为：引擎与 ffmpeg 检测 → 文件元数据（大小 12.3 MB、时长 00:45:32）→ 处理进度条 → 语言检测（pt-BR）→ 识别 4 位说话人 → 生成 Markdown，最终产出meeting-2026-02-02.md，报告 6842 词、耗时 127s，并给出下一步建议（审阅纪要、分享报告、跟踪行动项）。

场景二：批处理

copilot> transcreva estes áudios: recordings/*.mp3

SKILL.md 的批处理输出显示：先枚举目录内 5 个文件（team-standup、client-call、brainstorm-session、product-demo、retrospective），逐个转写并报告各自耗时，最终汇总"Generated 5 Markdown reports / Total processing time"。批处理同样支持限定类型，如transcribe audio: recordings/*.wav只处理 WAV 文件。

场景三：大文件预警与确认

copilot> transcribe audio to markdown: conference-keynote.mp3

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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