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Interview-Aufnahmen Organisieren

Kernregeln

1. Bewahren Sie jede originale Aufnahme, jedes Transkript und jede ursprüngliche Notiz auf. Erstellen Sie Backups von Notizen vor dem Umschreiben; löschen Sie niemals Originale.
2. Halten Sie Medien standardmäßig lokal. Wählen Sie den Befehl basierend auf dem Host-Betriebssystem und der dominanten gesprochenen Sprache; lesen Sie references/asr-runtime.md vor der Transkription.
3. Verwenden Sie eine vorhandene Notiz für dasselbe Interview erneut, anstatt ein konkurrierendes Dokument zu erstellen.
4. Trennen Sie Beweise von Rekonstruktionen:
   • 我的回答（整理） muss der Aufnahme oder der ursprünglichen Notiz treu bleiben.
   • AI 补充的更好回答/优化点 können Formulierungen reparieren, fehlende Begründungen ergänzen und plausible Bereiche schätzen.
5. Präsentieren Sie eine KI-Schätzung niemals als Unternehmensprotokoll, historisches Zitat oder exaktes Ergebnis.
6. Behalten Sie nur Fragen, die für zukünftige Interviews nützlich sind. Entfernen Sie Begrüßungen, Logistik-Gespräche, wiederholte Aufforderungen, Füllwörter, Transkriptionsartefakte und abschließende Höflichkeitsfloskeln, es sei denn, sie offenbaren eine sinnvolle HR-Einschränkung.
7. Behandeln Sie Online-Dokumente als separate Schreiboberfläche. Aktualisieren Sie sie nur, wenn der Benutzer eine Online-Synchronisation anfordert; bevorzugen Sie inkrementelle Bearbeitungen und überschreiben oder löschen Sie niemals standardmäßig eine Online-Quelle.
8. Kennzeichnen Sie jede KI-generierte Antwort, Schätzung und Rekonstruktion mit den lila Konventionen in references/output-standard.md, lokal und online.
9. Platzieren Sie niemals Aufnahmen, Transkripte, Lebensläufe, Anmeldeinformationen, Autorisierungs-URLs, QR-Codes oder Modell-Caches in einem öffentlichen Repository.

Lesen Sie references/output-standard.md, bevor Sie Interview-Notizen schreiben oder umschreiben. Lesen Sie references/asr-runtime.md vor jeder Transkription oder Laufzeitreparatur. Lesen Sie references/lark-sync.md vollständig, bevor Sie eine Feishu/Lark-Authentifizierung, -Suche, -Erstellung oder -Aktualisierung durchführen.

Arbeitsablauf

1. Bestandsaufnahme vor dem Schreiben

• Zählen Sie Aufnahmen, vorhandene TXT-/SRT-/JSON-Transkripte, Interview-Notizen, Lebensläufe, Projektzusammenfassungen, Arbeiten, Praktikumsnotizen und Interview-Vorbereitungsdokumente auf.
• Ordnen Sie jede Aufnahme einer kanonischen Notiz nach Datum, Organisation und Runde zu. Notieren Sie reine Notiz-Sitzungen separat.
• Bevorzugen Sie rg --files und strukturiertes JSON-/SRT-Parsing gegenüber Ad-hoc-Text-Extraktion.
• Überprüfen Sie die Arbeitsbereichsanweisungen, bevor Sie Dateien ändern.

2. Notizen sichern

• Kopieren Sie jede Notiz im Umfang in ein mit Zeitstempel versehenes Backup-Verzeichnis, bevor Sie umschreiben.
• Überprüfen Sie, ob Quelle und Backup-Anzahl sowie Dateinamen übereinstimmen.
• Legen Sie niemals generierte Notizen innerhalb des Backup-Verzeichnisses ab.

3. Lokal transkribieren

• Wählen Sie das Modell basierend auf der gesprochenen Sprache, nicht der angeforderten Notizsprache.
• Verwenden Sie bei chinesisch-dominanter Sprache, einschließlich Mandarin mit englischen Fachbegriffen, standardmäßig den konfigurierten Qwen3-ASR-Befehl und Qwen/Qwen3-ASR-1.7B.
• Verwenden Sie bei englisch-dominanter Sprache standardmäßig den konfigurierten Whisper large-v3-Befehl und erzwingen Sie en, es sei denn, die automatische Erkennung ist beabsichtigt.
• Lösen Sie Befehle mit QWEN_ASR_COMMAND und WHISPER_ASR_COMMAND auf, wenn diese gesetzt sind. Folgen Sie andernfalls der Plattform-Befehlstabelle in references/asr-runtime.md.
• Wenn die dominante Sprache unklar ist, überprüfen Sie vorhandene Notizen, Metadaten oder eine kurze repräsentative Stichprobe. Behandeln Sie gemischte Sprache als Chinesisch, wenn Mandarin den meisten substantiellen Inhalt trägt; andernfalls behandeln Sie sie als Englisch. Führen Sie nicht stillschweigend zwei vollständige Durchläufe durch.
• Erstellen Sie TXT-, SRT- und strukturierte JSON-Dateien mit Zeitstempeln, wenn die ausgewählte Laufzeit diese unterstützt. Setzen Sie auf gültige Ausgaben auf, anstatt alles erneut zu transkribieren.
• Aktivieren Sie die Diarisierung nur, wenn Sprecherbezeichnungen materiell helfen und die Laufzeit dafür konfiguriert ist. Behandeln Sie Überlappungen und kurzzeitige Grenzen als fehleranfällig.
• Überprüfen Sie Audiodauer, Stille, Transkriptdichte, wiederholte Phrasen und Zeitstempel. Behandeln Sie wiederholte Phrasen wie 感谢观看, 请不吝点赞 oder Hunderte identischer Token als Halluzination.
• Wenn Audio still oder unbrauchbar ist, stellen Sie sichtbare Fragen aus Videoframes nur wieder her, wenn möglich, und kennzeichnen Sie die Quelle deutlich.

4. Jedes Interview rekonstruieren

Verwenden Sie diese Quellenpriorität:

1. Vorhandene Interview-Notiz derselben Sitzung
2. Gültiges Transkript und Sprechersequenz
3. Sichtbare Aufnahme-Frames oder Programmieraufforderung
4. Lokale Projekt-, Praktikums-, Papier- und Vorbereitungsmaterialien
5. Allgemeines technisches Wissen

Leiten Sie Sprecherrollen aus dem Frage-/Antwortfluss ab, aber erfinden Sie keine historische Antwort. Wenn die Antwort fehlt, schreiben Sie 未保留完整回答.

5. Strukturiertes Q&A schreiben

• Folgen Sie der Vorlage und den Bezeichnungen in references/output-standard.md.
• Konsolidieren Sie wiederholte Nachfragen, wenn sie dieselbe Fähigkeit testen.
• Bewahren Sie Schwächen in 我的回答（整理）; setzen Sie Korrekturen nur in den KI-Abschnitt.
• Verwenden Sie für Kandidatenfragen 我的问题, 面试官回答 und AI 补充的更好问法/追问.
• Machen Sie optimierte Antworten direkt sprechbar: Problem, Entscheidung, Beweis, Abwägung, Grenze und nächster Schritt.

6. Umgang mit Fakten und fehlenden Experimentdetails

• Verwenden Sie exakte Werte nur, wenn lokales Quellmaterial sie bereitstellt, und halten Sie die Formulierung sitzungsübergreifend konsistent.
• Wenn der Benutzer bestätigt, dass ein Experiment abgeschlossen wurde, aber lokale Protokolle nicht verfügbar sind, geben Sie einen technisch plausiblen Bereich an und kennzeichnen Sie ihn als AI 推定的合理范围.
• Bevorzugen Sie relative Bereiche und Bedingungen gegenüber falscher Präzision, zum Beispiel 相对 WER 改善约 3%-8% anstelle von 提升 6.37%.
• Bewahren Sie widersprüchliche historische Behauptungen in 我的回答（整理）, geben Sie dann einen normalisierten Bereich im KI-Abschnitt an.
• Geben Sie Grenzen an, wie persönliche Demo vs. Produktion, Mock-Tools vs. echte APIs, Präferenzbewertung vs. faktische Genauigkeit und geplanter Launch vs. bestätigte Produktion.

7. Sitzung zusammenfassen

Beenden Sie jede Notiz mit:

• 考察重点: Was der Interviewer testete
• 主要问题: Schwächen, die in aufgezeichneten Antworten begründet sind
• 改进方向: Konkrete Vorbereitungs- oder Experimentaktionen

Für HR-/Karrierefragen decken Sie Geschäftsrichtung, Team/Manager, Rollenverantwortung, übertragbare Fähigkeiten, Einschränkungen und kontrollierbare nächste Aktionen ab, anstatt sich nur auf Gehalt, Standort, Trend oder Konversionsrate zu stützen.

8. Nur auf Anfrage online synchronisieren

• Folgen Sie references/lark-sync.md.
• Installieren oder konfigurieren Sie keinen Online-Konnektor, nur weil lokale Notizen organisiert wurden.
• Überprüfen Sie Authentifizierung und Bereiche vor der Entdeckung oder dem Schreiben.
• Leiten Sie Inhalte zu einem vorhandenen Dokument derselben Sitzung, Organisation, Projekt, Papier oder technischen Thema, bevor Sie etwas erstellen.
• Deduplizieren Sie nach normalisierter Frage und Bedeutung; schreiben Sie nur wirklich neue oder verbesserte Blöcke.
• Führen Sie Schreibvorgänge seriell durch, lesen Sie nach jedem Schreibvorgang zurück und überprüfen Sie die lila KI-Herkunft.

9. Sammlung pflegen

• Aktualisieren Sie einen Master-Index mit Aufnahmesitzungen, reinen Notiz-Sitzungen, Transkriptionsstatus und Links.
• Aktualisieren Sie die Projektzusammenfassung mit Laufzeit, Ausgabepfaden, Backup-Pfad, Ausnahmen und Dokumentationsregeln.
• Halten Sie Notizdateinamen stabil, es sei denn, der Benutzer fordert explizit eine Umbenennung an.

10. Prüfung vor Abschluss

Führen Sie aus:

python scripts/audit_interview_notes.py <notes-dir> --backup-dir <backup-dir> --require-purple-ai

Beheben Sie jeden fehlenden Abschnitt, jede nicht markierte KI-Antwort, jedes fehlende lila Label, jede Halluzinationsphrase, jeden defekten lokalen Link oder jede Backup-Diskrepanz. Wenn Online-Synchronisation angefordert wurde, melden Sie auch jede lokale Notiz, das Zieldokument, die Vorher-/Nachher-Revision, die Anzahl eingefügter oder ersetzter Blöcke, die Anzahl deduplizierter Fragen und fehlgeschlagene oder zurückgestellte Schreibvorgänge. Beanspruchen Sie niemals Online-Erfolg allein aus dem Prozess-Exit-Code; fordern Sie ein erfolgreiches Ergebnis und eine Rückleseprüfung.