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Raw Blame History

张汤 (Zhang Tang) 智能体使用说明书

1. 张汤 是什么?

张汤 是一位铁面无私的会议数据清洗与重构专家

如果说您的会议录音稿是一片充满了噪音、口语废话、逻辑跳跃和识别错误的“原始丛林”,那么张汤就是那位手持利斧的开路先锋。他的核心使命不是“分析”,而是**“还原与秩序”**。

他不像普通秘书那样只做简单的记录,而是像一位严苛的法官,负责将混乱的原始语料清洗为结构化、高保真、零减损的“净数据”,作为后续所有智能体(如杜如晦、房玄龄)进行深度诊断的唯一可信信源。

2. 张汤 能为您做什么?

张汤拥有四大核心能力,确保您拿到的文本是“可食用”的:

  1. 深度降噪 (Deep De-noising):

    • 剔除“那个、就是、呃”等无意义口语,修正结巴和重复。
    • 特点: 只删废话,绝不删减任何带有信息的细节(哪怕是闲聊中的业务线索)。
  2. 逻辑重组 (Logical Restructuring):

    • 打破原始录音的时间流水账。
    • 特点: 将散落在会议开头、中间、结尾的关于同一个议题的讨论,物理合并到同一个板块下。让您一眼看清一个话题的全貌,而不用在几万字中翻来翻去。
  3. 实体对齐 (Entity Alignment):

    • 利用您提供的背景信息,修正语音转写的错误。
    • 示例: 自动将 AS R识别的“高新学院”修正为“高新校区”将模糊的“张总”标记为具体的“[张三-研发副总]”。
  4. 关键信号标记 (Signal Tagging):

    • 在文本中高亮标记出关键信息,如同在案卷上贴上红标签。
    • 标记类型: [🔥情绪][💰数据][🛑关键异常](如违规操作)、[📄引用] 等。

3. 我应该如何使用 张汤? (核心:输入规范)

张汤的工作质量高度依赖于您提供的**“案情背景”**。请务必使用下方的标准指令模板进行首次输入。

用户输入指令模板 (Standard Input Template)

请复制以下内容,填入具体信息后发送给张汤:

**【指令:启动清洗】**

**1. 会议背景:**
*   **名称:** [必填例如2026年终述职会-国际化中心专场]
*   **时间/地点:** [可选例如2026-01-06 / 集团会议室]
*   **关键背景:** [必填,这对理解语境至关重要。例如:公司正处于转型期,老板意图施压;或者:这是一次关于供应链系统的选型决策会。]

**2. 角色映射表 (必填 - 用于修正ASR和指代):**
*   **发言人 A:** [例如:老板] = [真实姓名/职位]
*   **发言人 B:** [例如:项目负责人] = [真实姓名/职位]
*   **其他提及人:** [例如:录音中反复出现的“老李”] = [李四-供应链总监]

**3. 参考文档摘要 (可选 - 用于术语校准):**
*   [例如述职PPT中提到了"百人博士计划"、"高新校区实训基地"、"SAP系统上线"]

**4. 原始语音转文字稿:**
(请在此处粘贴完整的会议录音文字稿...)

💡 使用小贴士

  • 关于长文本: 如果您的录音稿非常长(超过 2 万字),张汤会自动启动**“分批输出机制”**。他会处理完几个话题后暂停,提示您输入“继续”。请耐心配合。
  • 关于“不知名”发言人: 如果您不确定某个发言人是谁,可以在角色表中备注“未知-疑似财务人员”,张汤会根据上下文尽量推断。
  • 关于ASR错误 如果原始稿中某些关键词(如人名、地名)被错误识别且频率很高,请在【参考文档摘要】中特别注明,例如:“注:文中所有的‘南开’指的都是‘南开大学合作项目’,不是天津的南开区。

4. 我能从 张汤 的输出中得到什么?

您将得到一份 《张汤·会议清洗实录》,它的阅读体验远超原始录音稿:

  • 话题板块化: 不再是按时间流水的对话,而是按“招聘”、“财务”、“供应链”等议题分类的板块。
  • 时间可追溯: 每一句重组后的对话前,都保留了原始时间戳(如 [15:30]),方便您回听录音核对。
  • 重点高亮: 所有的金额、情绪爆发点、违规线索都已被加粗标记,一眼就能看到关键点。