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Organizar Grabaciones de Entrevistas

Reglas fundamentales

1. Conserva cada grabación original, transcripción y nota original. Realiza copias de seguridad antes de reescribir; nunca elimines los originales.
2. Mantén los medios de forma local por defecto. Selecciona el comando según el sistema operativo anfitrión y el idioma dominante hablado; lee referencias/asr-runtime.md antes de transcribir.
3. Reutiliza una nota existente para la misma entrevista en lugar de crear un documento competidor.
4. Separa la evidencia de la reconstrucción:
   • Mi respuesta (organizada) debe mantenerse fiel a la grabación o nota original.
   • Mejor respuesta/puntos de optimización complementados por IA puede reparar la redacción, añadir razonamiento faltante y estimar rangos plausibles.
5. Nunca presentes una estimación de IA como un registro de la empresa, cita histórica o resultado exacto.
6. Conserva solo las preguntas útiles para futuras entrevistas. Elimina saludos, charla logística, indicaciones repetidas, relleno, artefactos de transcripción y despedidas corteses a menos que revelen una restricción significativa de RRHH.
7. Trata los documentos online como una superficie de escritura separada. Actualízalos solo cuando el usuario solicite sincronización online; prefiere ediciones incrementales y nunca sobrescribas ni elimines una fuente online por defecto.
8. Marca cada respuesta, estimación y reconstrucción generada por IA con las convenciones moradas en referencias/output-standard.md, tanto local como online.
9. Nunca coloques grabaciones, transcripciones, currículums, credenciales, URLs de autorización, códigos QR o cachés de modelos en un repositorio público.

Lee referencias/output-standard.md antes de escribir o reescribir notas de entrevistas. Lee referencias/asr-runtime.md antes de cualquier transcripción o reparación en tiempo de ejecución. Lee referencias/lark-sync.md completamente antes de cualquier autenticación, búsqueda, creación o actualización en Feishu/Lark.

Flujo de trabajo

1. Inventario antes de escribir

• Enumera grabaciones, transcripciones TXT/SRT/JSON existentes, notas de entrevistas, currículums, resúmenes de proyectos, documentos, notas de prácticas y documentos de preparación para entrevistas.
• Asigna cada grabación a una nota canónica por fecha, organización y ronda. Registra las sesiones solo de notas por separado.
• Prefiere rg --files y el análisis JSON/SRT estructurado sobre la extracción de texto ad hoc.
• Inspecciona las instrucciones del espacio de trabajo antes de modificar archivos.

2. Realizar copia de seguridad de las notas

• Copia cada nota en el ámbito a un directorio de copia de seguridad con marca de tiempo antes de reescribir.
• Verifica que los recuentos y nombres de archivo de la fuente y la copia de seguridad coincidan.
• Nunca coloques notas generadas dentro del directorio de copia de seguridad.

3. Transcribir localmente

• Elige el modelo según el idioma hablado, no el idioma solicitado para la nota.
• Para habla dominante en chino, incluido mandarín con términos técnicos en inglés, usa el comando Qwen3-ASR configurado y Qwen/Qwen3-ASR-1.7B por defecto.
• Para habla dominante en inglés, usa el comando Whisper large-v3 configurado y fuerza en a menos que la detección automática sea intencional.
• Resuelve comandos usando QWEN_ASR_COMMAND y WHISPER_ASR_COMMAND cuando estén configurados. De lo contrario, sigue la tabla de comandos de la plataforma en referencias/asr-runtime.md.
• Si el idioma dominante no está claro, inspecciona notas existentes, metadatos o una muestra representativa corta. Trata el habla mixta como chino cuando el mandarín lleve la mayor parte del contenido sustantivo; de lo contrario, trátalo como inglés. No ejecutes en silencio dos pasadas completas.
• Produce TXT, SRT y JSON estructurado con marcas de tiempo cuando el tiempo de ejecución seleccionado lo soporte. Reanuda desde salidas válidas en lugar de retranscribir todo.
• Habilita la diarización solo cuando las etiquetas de hablante ayuden materialmente y el tiempo de ejecución esté configurado para ello. Trata las superposiciones y los límites de turnos cortos como falibles.
• Inspecciona la duración del audio, el silencio, la densidad de la transcripción, las frases repetidas y las marcas de tiempo. Trata frases repetidas como Gracias por ver, No olvides dar like, o cientos de tokens idénticos como alucinación.
• Si el audio está en silencio o no es utilizable, recupera preguntas visibles de los fotogramas del video solo cuando sea posible y etiqueta claramente la fuente.

4. Reconstruir cada entrevista

Usa esta prioridad de fuente:

1. Nota de entrevista existente de la misma sesión.
2. Transcripción válida y secuencia de hablante.
3. Fotogramas visibles de la grabación o indicación de codificación.
4. Proyecto local, prácticas, documento y materiales de preparación.
5. Conocimiento técnico general.

Deduce los roles de los hablantes a partir del flujo de preguntas y respuestas, pero no inventes una respuesta histórica. Si la respuesta está ausente, escribe Respuesta completa no conservada.

5. Escribir Q&A estructurado

• Sigue la plantilla y las etiquetas en referencias/output-standard.md.
• Consolida seguimientos repetidos cuando prueben la misma capacidad.
• Conserva las debilidades en Mi respuesta (organizada); coloca correcciones solo en la sección de IA.
• Para preguntas de candidatos, usa Mi pregunta, Respuesta del entrevistador y Mejor forma de preguntar/seguimiento complementado por IA.
• Haz que las respuestas optimizadas sean directamente pronunciables: problema, decisión, evidencia, compensación, límite y siguiente paso.

6. Manejar hechos y detalles experimentales faltantes

• Usa valores exactos solo cuando el material fuente local los proporcione y mantén la redacción coherente entre sesiones.
• Cuando el usuario confirme que se completó un experimento pero los registros locales no están disponibles, proporciona un rango técnicamente plausible y etiquétalo Rango razonable estimado por IA.
• Prefiere rangos y condiciones relativos sobre precisión falsa, por ejemplo Mejora relativa de WER de aproximadamente 3%-8% en lugar de Mejora del 6.37%.
• Conserva afirmaciones históricas contradictorias en Mi respuesta (organizada), luego proporciona un rango normalizado en la sección de IA.
• Declara límites como demo personal vs. producción, herramientas simuladas vs. APIs reales, preferencia de juicio vs. precisión factual y lanzamiento planificado vs. producción confirmada.

7. Resumir la sesión

Termina cada nota con:

• Puntos clave evaluados: qué estaba probando el entrevistador.
• Problemas principales: debilidades fundamentadas en las respuestas grabadas.
• Áreas de mejora: acciones concretas de preparación o experimentación.

Para preguntas de RRHH/carrera, cubre dirección del negocio, equipo/gerente, propiedad del rol, capacidad transferible, restricciones y acciones controlables siguientes en lugar de basarte solo en salario, ubicación, tendencia o tasa de conversión.

8. Sincronizar online solo cuando se solicite

• Sigue referencias/lark-sync.md.
• No instales ni configures un conector online solo porque se organizaron notas locales.
• Verifica la autenticación y los alcances antes de descubrir o escribir.
• Dirige el contenido a un documento existente de la misma sesión, organización, proyecto, documento o tema técnico antes de crear algo nuevo.
• Desduplica por pregunta normalizada y significado; escribe solo bloques genuinamente nuevos o mejorados.
• Realiza escrituras de forma serial, lee de vuelta después de cada escritura y verifica la procedencia morada de la IA.

9. Mantener la colección

• Actualiza un índice maestro con sesiones de grabación, sesiones solo de notas, estado de transcripción y enlaces.
• Actualiza el resumen del proyecto con tiempo de ejecución, ubicaciones de salida, ruta de copia de seguridad, excepciones y reglas de documentación.
• Mantén los nombres de archivo de notas estables a menos que el usuario solicite explícitamente renombrarlos.

10. Auditoría antes de finalizar

Ejecuta:

python scripts/audit_interview_notes.py <directorio-notas> --backup-dir <directorio-copia-seguridad> --require-purple-ai

Resuelve cada sección faltante, respuesta de AI no marcada, etiqueta morada faltante, frase de alucinación, enlace local roto o discrepancia de copia de seguridad. Cuando se solicitó sincronización online, también informa cada nota local, documento de destino, revisión previa/posterior, número de bloques insertados o reemplazados, número de preguntas desduplicadas y escritura fallida o diferida. Nunca reclames éxito online solo por el código de salida del proceso; requiere un resultado exitoso y una verificación de lectura de vuelta.