Meeting transcript analyzer
Skill findscripter/everything-skills/07-productivity/meeting-transcript-analyzer
类书式 AI Agent 技能大典 · 精选/中文化/互见成网的 500+ 开源技能,可作为 Claude Code 插件市场一键安装。A curated, cross-referenced encyclopedia of 500+ open-source agent skills.
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill meeting-transcript-analyzerAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
当用户提供会议记录/转录文本(txt/md/vtt/srt/docx/json)并想复盘自己的沟通表现时使用;解析转录、计算发言占比、识别模糊措辞/填充词/打断/提问质量,输出带引用和改写建议的沟通模式诊断报告;不适用于会议安排、纪要摘要或无说话人标签时的逐人指标。触发词:会议记录分析、沟通模式、发言占比、填充词、口头禅、打断分析、提问质量、meeting transcript、speaking ratio、filler words、Otter、Fireflies、Granola、Zoom transcript
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
9.4 KB, ~3.1k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it
何时使用
当用户上传或指向会议转录文件(.txt/.md/.vtt/.srt/.docx/.json),并希望复盘自己在会议中的沟通表现时使用。典型请求包括:「看看我的会议」「我在会上表现如何」「分析发言占比」「我是不是口头禅太多/总在回避冲突」「对比我这段时间的沟通变化」。提到 Granola、Otter、Fireflies、Zoom、Teams 等转录工具也应触发。
不该用的边界:
- 仅需安排会议、整理纪要/待办摘要 → 用日程/纪要类技能,本技能聚焦「人的沟通行为诊断」。
- 转录无说话人标签时,无法做逐人指标(发言占比、打断),只能跑全文级分析(填充词、提问类型),需提前向用户说明。
- 单场 5 分钟以内站会不适合跑全部模块;冲突/填充词分析需 20 分钟以上、3 场以上会议才有趋势意义。
步骤
- 盘点(Ingest & Inventory):扫描目标目录的转录文件。逐个文件提取会议日期(文件名
YYYY-MM-DD前缀或内嵌时间戳)、识别说话人标签(Speaker 1:、[John]:、John Smith 00:14:32、VTT/SRT cue 格式)、确定「用户本人」是哪位发言人(含糊就发问,否则按最高频发言人或文件名推断)。打印盘点表(文件名、日期、时长、参会人数、字数)让用户确认范围。 - 归一化(Normalize):把各工具的不同格式统一为内部结构后再分析:
{ speaker: string, timestamp_sec: number | null, text: string }[]- VTT/SRT:解析 cue 时间戳与文本,说话人可能内联(
<v Speaker>)或前缀。 - 纯文本:按行找
Name:或[Name]前缀;无标签则警告逐人分析受限。 - Markdown:剥离格式后当纯文本。DOCX:抽取正文后当纯文本。JSON:期望含
speaker/text字段的对象数组(Otter/Fireflies 常见导出)。 - 缺时间戳时优雅降级:跳过依赖时间的指标(语速、停顿),仍跑文本类分析。
- VTT/SRT:解析 cue 时间戳与文本,说话人可能内联(
- 分析(Analyze):按需运行下列独立模块,不适用的直接跳过。
- 出报告(Report):按下方骨架汇总为一份连贯报告,数据不足的小节省略。
- 跟进(Follow-Up):报告后提供选项——深挖某场会/某模式、生成 1 页「沟通速查卡」(top 3 待改习惯)、把当前指标存为基线供未来对比、导出 markdown/JSON 用于绩效复盘。
指令
模块 · 发言动态(Speaking Dynamics) 逐人计算:字数与占总会议字数百分比、发言轮次、平均每轮字数、最长独白(>60 秒或 >200 字标记)、打断检测(某轮在上一发言人末时间戳 2 秒内开始,或句中切断)。红旗:用户在一对多会议发言 >60%(垄断);主持会议却 <15%(脱离/过度放权);某参会人全程零发言(被排除);打断比 >2:1。
模块 · 冲突与直接度(Conflict & Directness) 扫描用户话语中的模糊与回避标记:
- 限定词:「可能」「有点」「算是」「我猜」「也许」「某种程度上」/ maybe、kind of、I guess。
- 求许可:「如果可以的话」「我这么说行不行」。回避:「都行」「看你的」「我很灵活」。
- 异议前的软化:「我不想反驳,但…」「这可能是个蠢问题」。
- 冲突回避模式(需更多上下文,标注置信度):紧张后立刻转移话题;口头同意却无后续行动;把他人顾虑说得比实际小(「应该没那么严重」);该给绩效反馈的 1:1 里缺反馈。
- 每条命中提取:完整引文(前后各 2 轮上下文)+ 严重度(
low单个模糊词 /medium一段对话内成串模糊 /high明显回避了必要对话)+ 改写建议(更直接的版本怎么说)。
模块 · 填充词与口头禅(Filler Words) 统计:「um/uh」「like(非比较义)」「you know」「actually」「basically」「literally」「right?(反问尾)」「so yeah」「I mean」。报告每场总数、每 100 词出现率(跨会归一)、按类型拆分、情境高峰(面对高层、给负面反馈、被突然提问时是否飙升)。仅当率 >3/100 词才视为问题,以下属正常。
模块 · 提问质量与倾听(Question Quality & Listening) 给用户的提问分类:封闭(是非)、引导(答案已嵌入)、开放真诚、澄清(引用前一发言人)、建设(延展他人想法)。好倾听信号:澄清/建设型提问、复述(「我听到的是…」)、引用早前发言、邀请安静者发言。差倾听信号:重复问已答问题、不回应对方就重申己见、答非所问。报告「开放/澄清/建设 vs 封闭/引导」的比例。
模块 · 主持与决策(Facilitation) 仅当用户是组织者/主持人时运行:议程遵守度、时间管理、是否主动拉入安静者、决策是否明确陈述(「就选方案 B,Sarah 周五前跟进」)、行动项是否带责任人和截止日、跑题项是否被记录延后还是带偏全场。
模块 · 情绪与能量(Sentiment & Energy) 追踪用户语言的情绪弧线:积极(热情赞同、鼓励、幽默、表扬)、消极(沮丧、轻视、讽刺、敷衍短答)、中性/平淡(低能量、单音节)。标记能量骤降点(变短、变虚的回应),常对应不适、无聊或回避。
示例
最终报告骨架(数据不足的小节省略):
# 会议沟通洞察报告
**时间范围**:[最早日期] – [最晚日期]
**分析会议数**:[count]
**转录总字数**:[count]
**你的平均发言占比**:[X%]
---
## 三大发现(Top 3)
[按影响排序。每条 2-3 句 + 一个含直接引文与时间戳的具体例子。]
## 详细分析
### 发言动态 [统计表 + 解读 + 红旗]
### 直接度与冲突模式 [按模式分组的命中实例 + 引文 + 改写]
### 口头习惯 [填充词统计、情境高峰,仅当率 >3/100 词]
### 倾听与提问 [提问类型分布、倾听信号、具体例子]
### 主持 [仅当适用——议程、决策、行动项]
### 能量与情绪 [弧线总结、骤降点]
## 优势 [3 件做得好的事,带证据]
## 成长机会 [3 条按影响排序,每条含:改什么、为何重要、下次具体怎么做]
## 与上期对比 [仅当有历史分析——关键指标的 delta]
注意事项
- 无说话人标签:提前警告。只跑文本级分析,跳过逐人指标,建议用户开启说话人分离(diarization)重新导出。
- 极短会议(<5 分钟或 <500 词):可分析但注明短会模式不代表常态。
- 非英文转录:填充词与模糊词词典以英文为主;其他语言需说明局限,聚焦结构性分析(发言比、轮次、提问数)。需要时按目标语言补充本地化词表。
- 单场 vs 语料:仅一场时不要用趋势/对比措辞,结论限于该场;趋势型辅导建议 ≥3 场。
- 无法确定用户身份:扫描后仍无法判断本人是谁,先问再做,不要瞎猜。
- 反模式:把发言时间均等当目标(主持人本就该少说、演讲者本就该多说,应按会议类型与角色加权);把每个模糊词都判负(头脑风暴里「我觉得」「也许」是恰当的,决策会才是问题);只甩原始数字无基准(「你说了 47 次 um」缺对比令人沮丧,应对照常模与时间趋势)。
- 转录获取提示(仅当用户不确定如何拿到转录时输出):Zoom 在 设置→录制 开启 Audio transcript,下载云录制
.vtt;Google Meet 自动转录存到日历事件 Drive 的 Google Docs;Granola 导出 markdown(消费级工具中说话人标签质量最佳);Otter.ai 导出.txt/.json;Fireflies.ai 导出.docx/.json;Teams 转录在会议聊天里下载.vtt。推荐命名YYYY-MM-DD - 会议名.ext便于按时间分析。
互见
- 事实核查类技能:当报告引用需核对外部事实时配合使用。
本条采编自 alirezarezvani/claude-skills(MIT)。
What ships with it
Read from the repository
Just SKILL.md. No reference files, no scripts.
Gives 0 of the 12 instructions most video audio skills give in ~3.1k tokens
Counted across 622 of the 795 authors here whose files we hold, read 2026-08-07
- Read individual rule files for detailed explanationsin 21 of 622, across 10 files
- Render final videoin 13 of 622, across 6 files
- Use WAV PCM 16kHz mono audio formatin 12 of 622, across 3 files
- Use this skill when dealing with Remotion codein 11 of 622, across 4 files
- Save generated audio to a WAV filein 11 of 622, across 4 files
- Handle conversion errors gracefullyin 10 of 622, across 6 files
- Add captions to videos alwaysin 10 of 622, across 4 files
- Generate music from text descriptions using MusicGenin 9 of 622, across 2 files
- Do not skip pipeline layersin 9 of 622, across 3 files
- Do not make one tool do everythingin 9 of 622, across 3 files
- Use Azure Document Intelligence for complex PDFsin 9 of 622, across 4 files
- Never ask the user to paste their full API keyin 9 of 622, across 3 files
Said here and by no other author read
- scan the target directory for transcript files
- confirm the analysis scope with the user
- identify the user's speaker identity
- ask the user if their identity is ambiguous
- normalize different formats into a unified structure
- calculate speaking dynamics metrics per speaker
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.