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usatovw/transcribe-n-summary-skill

Umfangreiches Audio-/Video-Material in russische Slow-Journalismus-Essay-Longreads umwandeln. 9-stufige Linear-Refine-Pipeline mit Anspruchsregister, Chain-of-Verification und Anti-Barnum-Filter. Funktioniert auch als Claude Code-Skill.

Was ist transcribe-n-summary-skill?

Dieser Skill wandelt lange Audio- oder Videoaufnahmen in ausführliche, russischsprachige Essay-Longreads im Stil des Slow-Journalismus um. Er verwendet eine 9-stufige Pipeline, die einen linearen Ansatz mit iterativer Verfeinerung (Linear-Refine) kombiniert. Dabei wird ein detailliertes Anspruchsregister (Claim Ledger) geführt, um alle Aussagen zu erfassen, eine 'Chain-of-Verification' zur Überprüfung der Fakten durchgeführt und ein Anti-Barnum-Filter eingesetzt, der vage oder allgemein gültige Aussagen (Barnum-Effekt) herausfiltert. Dies sorgt für hohe inhaltliche Genauigkeit und journalistische Tiefe. Der Skill ist primär als Claude Code-Skill optimiert, kann aber auf anderen Plattformen wie Codex oder Cursor eingesetzt werden, sofern die entsprechenden Umgebungsvariablen gesetzt sind. Entwickler und Nutzer von KI-Agenten können damit umfangreiche Transkriptionen in hochwertige, faktengeprüfte und stilistisch ansprechende Textformate überführen.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht transcribe-n-summary-skill?

Umfangreiches Audio-/Video-Material in russische Slow-Journalismus-Essay-Longreads umwandeln. 9-stufige Linear-Refine-Pipeline mit Anspruchsregister, Chain-of-Verification und Anti-Barnum-Filter. Funktioniert auch als Claude Code-Skill.

Beschreibung

Dieser Skill führt eine automatisierte Transkription und anschließende Zusammenfassung von langen Medieninhalten durch. Die Pipeline ist speziell für die Anforderungen des Slow Journalism ausgelegt, bei dem Gründlichkeit und Genauigkeit im Vordergrund stehen.

Funktionsweise

Der Ablauf folgt einem präzisen 9-Schritte-Plan:

  1. Transkription: Extraktion des gesprochenen Textes aus der Audio-/Videoquelle.
  2. Segmentierung: Aufteilung des Transkripts in sinnvolle Abschnitte.
  3. Anspruchsregister: Erfassung aller Kernaussagen und Behauptungen in einem strukturierten Register.
  4. Chain-of-Verification: Systematische Überprüfung der gesammelten Aussagen auf Faktenkonsistenz.
  5. Anti-Barnum-Filter: Entfernung von vagen, allgemein gültigen oder nichtssagenden Formulierungen.
  6. Lineare Strukturierung: Aufbau einer logischen Erzählstruktur für den Essay.
  7. Erstentwurf: Generierung des ersten vollständigen Textentwurfs.
  8. Refinement: Iterative Verbesserung des Textes hinsichtlich Stil, Klarheit und Kohärenz.
  9. Feinschliff: Letzte Korrekturen und Formatierung.

Voraussetzungen

  • Ein KI-Agent mit Zugriff auf Claude Code oder eine kompatible Plattform.
  • Die entsprechenden Umgebungsvariablen müssen gesetzt sein (siehe Konfiguration).

Konfiguration

Stellen Sie sicher, dass folgende Umgebungsvariablen definiert sind:

  • TRANSCRIBE_SUMMARY_API_KEY – API-Schlüssel für den Transkriptionsdienst.
  • TRANSCRIBE_SUMMARY_MODEL – Das zu verwendende KI-Modell (z. B. claude-3-opus-20240229).

Verwendung als Claude Code Skill

Dieser Skill kann direkt in Claude Code verwendet werden. Führen Sie den Befehl aus:

claude-code . --skill usatovw/transcribe-n-summary-skill

Beispiel

Eingabe: Eine 2-stündige Podiumsdiskussion als Audiodatei.

Ausgabe: Ein 5000 Wörter umfassender russischer Essay-Longread, der die Kernargumente strukturiert, auf Fakten prüft und stilistisch überarbeitet präsentiert.

Lizenz

MIT

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