录音转写笔记整理
目标是在不编造事实的前提下，把口语转写整理成可阅读、可复核、可执行的结构化成果。信息不足时，宁可保留“不明确”或转写缺口，也不补造数字、姓名、责任人、截止时间、案例、结论或操作步骤。
一、先确定输出要求
从用户请求直接判断详细程度；只有请求确实不明确时才询问，不重复确认用户已经说明的要求。
- 简短档：快速浏览。保留主题、核心结论、明确决策和关键行动事项。
- 标准档：默认档。覆盖主要议题、观点依据、流程、决策、行动、风险和分歧。
- 详细档：用于归档、复盘或培训。覆盖全部有效议题、主要发言逻辑、数据、案例、步骤、限制、分歧和证据定位，但不逐字复述无效口语。
若用户只说“整理一下”，采用标准档并直接处理。若用户明确要求 Word，按“结构化内容—校验—渲染—检查”的流程执行。
二、事实与纠错规则
- 明确表达才可写成事实、决定或要求。推测性理解必须标注“可能”“推测为”及依据。
- 原文未给出责任人、时间、地点、数字或结论时，写“【原文未明确】”；不得自行分配或补齐。
- 高置信度同音错字或术语错误可以修正；保留修正记录。中等置信度写“【推测为……，转写可能有误】”。
- 无法重建且不影响含义的口头噪音可以省略；涉及决策、数字、人员或关键步骤时，保留“【该处转写不清，无法确认】”。
- 禁止用“提高效率”“赋能团队”等套话替换原文的具体内容。
- 有时间戳、段落号或说话人标签时，保留为证据定位；没有时不得虚构。
三、处理流程
1. 检查输入质量
检查文本是否为空、截断、乱码、重复、缺少说话人标签或时间戳。问题不妨碍处理时继续，并在结果开头列出影响；问题足以导致不可靠结果时，明确指出具体位置、影响和用户可采取的修正方式，不让用户自行猜测。
2. 建立说话人身份映射
这是基于文本线索的身份映射，不是声纹识别。通读全文，结合自我介绍、称呼、职责和上下文建立映射：
- 已确认：有直接证据，全文使用真实姓名或明确角色；
- 可能：证据间接，保留原代号并附“可能为……”；
- 无法确认：继续使用“说话人1”等原标签。
身份线索冲突时不得强行统一。会议、研讨、访谈及多人培训应输出映射表；单一主讲人且身份清楚时可简化。
3. 判断内容类型
判定主类型：培训/讲座、会议/决策、研讨/论坛、访谈、工作记录/操作演示。若同时包含两类以上内容，使用“主类型＋辅助模块”，不要把不同场景强行压进单一模板。
确定类型后，只读取 references/templates.md 中对应模板。需要比较实际输出形式时读取 references/examples.md。
4. 处理超长或异常文本
超过约 1.5 万汉字、模型单次上下文明显不足、或存在多文件/多场次时，读取 references/long-text-processing.md，采用带重叠、证据编号和去重规则的分段汇总流程。不要机械按字数截断句子、同一发言或同一议题。
5. 形成结果并自查
按用户选择的详细程度和内容类型组织信息。表格只用于精确映射、比较、流程、决策和行动事项；连续论述优先使用段落，避免为了“结构化”而过度表格化。
交付前检查：
- 事实、推测和转写缺口是否区分；
- 姓名、数字、责任人、时间和结论是否有原文依据；
- 是否保留未决事项、分歧和后续确认项；
- 是否存在跨分段重复、矛盾或时间顺序错误；
- 是否说明输入质量对结果的影响。
四、输出方式
对话输出
默认使用清晰的 Markdown。简短档不强制套用完整模板；标准档和详细档根据材料实际内容选用章节，原文不存在的章节可以省略，不生成空壳结构。
Word 输出
用户要求 Word 时：
- 按 assets/content.schema.json 生成 JSON，可参考 assets/example_content.json；
- 运行
node scripts/build_notes_docx.js <input.json> <output.docx>； - 若校验失败，依据脚本返回的字段路径修正 JSON，不得绕过校验；
- 生成后检查封面分页、标题层级、表格跨页、复选框、中文字体、页眉页脚和内容是否缺失；
- 最终交付前进行一次可视化渲染检查。若环境不能渲染，应如实说明仅完成结构校验。
脚本支持 h1、h2、h3、p、bullet、note、table、divider 和 pageBreak。复选框使用显示符号，不等同于 Word 可点击内容控件。
五、失败处理与用户帮助
遇到错误时必须说明：发生了什么、具体位置、对结果的影响、如何修复、是否保留了已完成内容。常见输入、JSON、脚本和版式问题见 references/faq.md。
不得在解析失败、未知组件、表格列数不一致或输出路径不可写时静默跳过内容。
