前言¶
语音转写接口返回的文本，通常不能直接用：没有分句、标点错乱、满屏「嗯」「那个」、术语写法不统一，人名和专有名词还可能因为多编码问题变成乱码。要人工通读一遍才能改，长录音的整理成本更高。下面介绍的 Skill 「语音转写整理」（@user_2fd890c9/audio-transcript-format）就是针对这一步的：对转写文本做分句、清理、标点修复和结构化提取，并把结果直接落到文件。
它只做「整理后的文本产出」，不负责录音、不负责调用 ASR 接口，输入是已有的转写文本。
这是什么¶
一句话定位：把 ASR 原始转写文本整理成带标点、分段、结构清晰的文本，并提取待办、截止、异议、决策等信息。
出品方：SkillHub 上的社区发布者 user_2fd890c9，分类 knowledge-management，当前版本 4.2.6。来源归属 community，即社区提交，不是 SkillHub 官方维护。仓库在 SkillHub 页面 https://www.skillhub.cn/skills/user_2fd890c9/audio-transcript-format，接口地址 https://api.skillhub.cn/user_2fd890c9/audio-transcript-format。
核心功能¶
按官方简介列出，均为资料中已核实的能力：
- 分句：把连成一片的转写文本切分成可读的句子。
- 填充词清理：识别并移除「嗯」「那个」「就是」这类口语填充词。
- 标点修复：补上缺失、修正错乱的标点。
- 段落分割：按话题或发言人把文本切成段落，而不是一坨长文。
- 术语统一：把同一术语的不同写法统一成一种写法。
- 待办/截止/异议/决策提取：把文本里的 action item、时间点、不同意见和结论单独提出来，方便跟进。
- 多编码自动识别：处理不同编码来源的文本，避免乱码。
- 内置 40 条自测：自带 40 条测试用例，可用于自检整理效果。
安装与启用¶
这个 Skill 走通用 SKILL.md 格式，不需要 requires_api_key（官方标签 requires_api_key=false），即不需要 API Key。SkillHub 页面显示安装量 0、评分 100000、下载 2277。
下面给出两种启用方式。方式一是把 SKILL.md 放进项目目录，Agent 在当前目录扫描到即可用；方式二是在 Agent 的 skills 配置里登记路径。仓库地址以官方页面为准，需自行到 SkillHub 页面确认最新仓库地址后再执行 git clone，本环境未提供仓库 URL，也不执行 clone。
方式一：放进项目目录
# 到官方页面确认仓库地址后执行
git clone <repo-url> ./audio-transcript-format
# 确认目录下存在 SKILL.md
ls ./audio-transcript-format/SKILL.md
然后把 SKILL.md 所在目录放进项目，Agent（Cursor / Claude Code / Codex CLI）在项目内扫描到 SKILL.md 即会按其中 instructions 执行，无需额外配置项。
方式二：在 Agent 配置中登记
在支持 skills 配置的 Agent（如 Cursor、Claude Code、Codex CLI）中，把 SKILL.md 的本地路径加入 skills 配置项。各家配置字段名不同，按对应 Agent 文档填写即可；通用 SKILL.md 格式本身不规定配置文件字段。
典型用法¶
输入：一段 ASR 原始转写文本，例如一句话里夹杂填充词、缺标点、断句混乱的连续文字，编码可能是 UTF-8 或其他来源编码。
执行：让 Agent 调用该 Skill 整理文本。Agent 读取 SKILL.md 中的 instructions 后，会按其流程分句、清理填充词、修复标点、分割段落、统一术语，并把提取到的待办、截止、异议、决策写进输出。
输出：整理后的文本（分句、加标点、分段、术语统一）和结构化提取结果（待办/截止/异议/决策）。
自检：用内置的 40 条自测跑一遍，验证整理逻辑是否符合预期。
具体命令和参数以 SKILL.md 内的 instructions 为准，本环境未提供该文件全文，不在此编造命令参数。
适用场景与注意¶
适合：拿到转写文本后需要快速得到可读稿、并把待办和结论摘出来的场景，例如会议纪要、访谈整理、语音笔记归档。
注意：
- 它不调用 ASR 接口，录音转写仍需先由其他工具完成。
- 术语统一依赖词典或规则，遇到未收录的专有名词可能处理不准，需要人工复核。
- 提取的待办、截止、异议、决策来自文本表述，转写本身出错时提取结果也会跟着错。
- 来源是 community，版本与维护情况以官方页面为准；使用前建议先看页面上的最新版本和自测结果。
- 多编码自动识别覆盖常见编码，但极端情况仍可能出现乱码，重要文本建议人工抽查。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把「人肉通读改稿」这一步交给 Agent 按固定流程处理，输出格式统一，并自带自测便于验证。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_2fd890c9/audio-transcript-format，页面 https://www.skillhub.cn/skills/user_2fd890c9/audio-transcript-format。
