Communityコーディング&開発github.com

MiralonMa/interpret-course-subtitles

任意学科のコース字幕を正確に解釈し、誤認識された専門用語、略語、記号を識別して、質疑応答、要約、指導、ノート作成のタスクを支援します。

interpret-course-subtitles とは?

このスキルは、TXT、SRT、VTT、および文字起こし形式のコース字幕を正確に解釈するために設計されています。理工系、人文系、社会科学系など、あらゆる分野のコースに対応し、特定の分野に固定された辞書を前提としません。ユーザーが要求した質疑応答、要約、指導を実行する際に、字幕の文脈を理解し、ASR(自動音声認識)による誤認識を識別します。各新規コースごとに、プロジェクトディレクトリに独立した用語集を作成するかどうかをユーザーに確認し、専門用語の一貫性を確保します。このスキルは、クローズドな録画サイトからの抽出や、音声・ビデオのバッチ文字起こしは行いません。主な機能は、元のファイルを保持したまま、専門用語、略語、記号の誤認識を修正し、ユーザーに高い確信度での解釈を提供することです。必要に応じて、校訂済みのコピーを生成することも可能です。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add MiralonMa/interpret-course-subtitles

Installed? Explore more コーディング&開発 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

コース字幕の正確な解釈

目標は、後続の応答が信頼できるコースの意味に基づいていることです。理工系、人文系、社会科学系のコースに適用可能で、特定の分野向けに固定された置換辞書はプリインストールされていません。デフォルトでは、ユーザーが要求した質疑応答、要約、または指導を直接実行し、字幕の読み取り中に用語を識別します。校訂ファイルが要求された場合のみ、コピーを生成します。元のファイルと位置情報は保持されます。

コースと既存資料の特定

  1. プロジェクトの規約とユーザーが提供したコンテキストを読み取り、ユーザー指定のプロジェクト内で字幕、コース目次、教材、講義ノート、コース資料、用語集、既存のコース選択を検索します。ファイルリストとディレクトリを優先的に使用して特定し、無関係なディスクはスキャンしません。ユーザーが字幕の一部のみを提供する場合もサポートし、プロジェクトやファイルの完全なセットを必須とはしません。
  2. 同じコース内の新しい授業回と、新しいコースを区別します。同名であっても、講師、コースレベル、または内容体系が異なり、解釈に影響を与える場合は、コースの同一性を確認します。章の変更のみでコースの初期化を繰り返さないでください。
  3. 各新規コースについて、プロジェクトディレクトリに独立した用語集を作成するかどうかを尋ねます。ユーザーがすでにそのコースに対して選択を行っている場合、またはそのコースの既存の用語集を明示的に提供している場合は、その選択を継承し、再度尋ねません。汎用スキルのインストールは、ユーザーがすべてのコースの用語集作成に同意したことを意味しません。以下のように尋ねることができます: "プロジェクトディレクトリに「コース名」の独立した用語集を作成しますか?検証済みの用語を再利用し、検証が必要な候補を記録するために使用します。" 肯定的な返答があった場合のみ作成します。場所と構造については用語集規約を参照してください。拒否された場合、またはまだ返答がない場合は、現在の分析中に一時的なマッピングを維持し、実行可能な読み取り作業を続行します。待機を同意とはみなしません。プロジェクトディレクトリが提供されていない場合は、無関係な場所に用語集を作成しません。
  4. まず確認し、その後参考資料について尋ねるかどうかを決定します。そのコースに関連する利用可能な教材、講義ノート、またはコース資料がすでに見つかっている場合は、それらを優先して使用し、漠然と追加を尋ねることはしません。利用可能な参考資料がない場合にのみ、一度尋ねます: "プロジェクト内にこのコースで利用可能な教材、講義ノート、またはコース資料が見つかりませんでした。参考資料を追加しますか、それとも字幕の文脈と公開資料に基づいて先に進みますか?" 用語集の質問と統合して尋ね、複数回の中断を避けます。ユーザーが追加しないと既に述べている場合、新しい状況がない限り繰り返し尋ねません。資料は存在するが開けない、破損している、またはすべて判読不能な場合は、具体的な状況を説明し、利用可能なバージョンを尋ねます。プロジェクトに資料がないと表現してはいけません。
  5. 返答を待つ間、トピックの特定、疑問点の整理、既存資料の読み取りを続行できます。ユーザーが資料を待つように要求した場合は、それらの資料に依存する結論を一時停止します。現在のタスク結果に影響を与える疑問点についてのみ、さらに質問します。すべての誤字について尋ねる必要はありません。

再確認可能なコンテキストの構築

  • ファイル名、授業回、元のタイムスタンプまたは字幕番号を保持します。タイムスタンプがない場合は行番号または段落番号を使用し、タイムスタンプを偽造しません。SRT/VTT は元の cue 識別子を保持し、TXT には終了時間を勝手に追加しません。
  • まず、関連する章のトピックと議論の順序を把握してから、疑問点を解釈します。短文は通読します。長い授業はトピックごとに読み、ブロック間でオーバーラップを維持し、コーストピック、候補用語、出典、未解決の問題の簡潔な記録を保持します。一部のみを読んだ場合は、カバー範囲を明確に示し、全文が検証されたと主張してはいけません。
  • 疑問点の前後の完全な議論段落から始め、必要に応じて同じ章、より前の定義、後の復習に拡張します。近接する数文でもまだ曖昧な場合にのみ範囲を拡大し、機械的にすべての文に対して全文検索を繰り返しません。
  • 同じ概念の繰り返し出現、音の近い誤字、中日混在の断片、略語、記号を検索します。ASR エラーの繰り返しは手がかりであり、複数の独立した証拠ではありません。以前の推測を後続の検証のソースとして使用してはいけません。
  • 文をまたいだ結合は理解のためにのみ使用し、元の順序は変更しません。講師の発言、学生の回答、引用、反例、質問、その後の自己修正を区別します。口頭での繰り返し、ノイズ、自動挿入された英語を一律に専門用語に変更してはいけません。

疑問点に対する候補の提案と検証

理解に影響を与える疑問点について、原文を保持し、識別力のある少数の候補を提案します。以下の証拠を組み合わせて選別し、発音や検索人気だけで置き換えてはいけません:

  • 発音や字形が認識エラーを説明できるか。中日の名称、略語の読み方が対応しているか。
  • 候補がこの段落のトピック、文法、前後の参照に適合するか。コースが実際にその概念を導入しているか。
  • 後続の定義、例題、式、図、復習がサポートするか。同じコース内の他の出現箇所を説明できるか。
  • 候補が現在の学問分野、モデル、時代、理論体系の中で成立するか。それに反する証拠は何か。

証拠の用途を明確に区別します:

回答すべき質問優先する根拠これをもとに主張できないこと
コースが使用する定義、記号、規約ユーザーが指定したコースの出典順序。それ以外の場合は、コースの公式資料と明確なコンテキストを参照外部の一般的な定義がこのコースに必ず適用される
この用語は存在するか、通常何を意味するか教科書、大学のコース資料、公式標準、原著論文などの信頼できる出典講師がこの時点で必ずこの単語を言った
この箇所で最も合理的な解釈は何か複数のコンテキストとコース資料の相互検証、および主要な競合候補の排除元の音声を確認した、または一字一句復元した
講師が正確に何を言ったか実際に聞ける対応する録音、明確に位置特定可能なコースの生資料、またはユーザーの確認学問の常識だけで原語を確認できる

コース資料はコースの文脈を決定する上で優先されますが、資料に書き間違いがないとは限りません。矛盾が発生した場合は、矛盾点とその根拠を報告し、コースをこっそり他の教科書体系に変更してはいけません。PDF、コース資料の図、式、回路トポロジーをスキャンする場合は、判読可能な原図を確認する必要があります。OCR は手がかりを提供するのみであり、ぼやけた図から関係を補完してはいけません。

必要な場合の公開検索

用語が珍しい、候補がまだ競合している、正確な事実が不明、またはユーザーが検証を要求した場合に、候補用語、英名、学問分野、定義の主要な特徴を検索します。まず候補を提案してから証拠を検索し、1つの候補のみを検索して確証バイアスが生じるのを避けます。

  • コース公式資料、大学のコースページ、指定教科書の合法的な公開コンテンツ、標準発行機関、原著論文を優先します。実際の学問分野に応じて出典を選択します。医学、法律などでは、年代と適用範囲も区別する必要があります。
  • 判断をサポートする本文を開いて読み、タイトル、リンク、関連する章/ページ番号を記録します。要約、検索スニペット、複数の転載、AI 生成の言い換えは、独立した結論として使用できません。
  • 必要な概念のみを検索し、完全な非公開字幕、コースログイン情報、個人データを送信しません。検証のためにファイル全体を自動的にオンライン OCR、ASR、またはその他の変換サービスにアップロードしてはいけません。
  • 信頼できる資料が見つからない、またはネットワークに接続できない場合は、結論の強度を下げ、証拠のギャップを説明します。コンテキストの拡張と対象を絞った出典の検証を1ラウンド行っても候補を区別できない場合は、曖昧さを保持します。新しく識別力のある証拠が見つかった場合のみ、サイクルを続行します。

影響の大きいコンテンツの個別チェック

否定詞、比較方向、条件、数値、小数点、単位、正負符号、上付き・下付き文字、大文字・小文字、式、固有名詞、年代は、「常識的にこうあるべき」という理由だけで修正してはいけません。講師の言い間違い、授業中の反例、学生の誤り、ASR エラーを区別します。原文が理論と矛盾する場合は、矛盾を明示し、「字幕の記述」と「通常の理論」を分けて説明し、講師に代わって見解を書き換えてはいけません。

用語は以下の状態で表現できます。これらは証拠のレベルであり、測定された確率ではありません:

  • 原語/コース用語確認済み:実際に聞いた位置、対応する明確な資料、またはユーザーの確認を明確に記録します。教材にその単語が含まれていることを、聞き取ったと表現してはいけません。
  • 高い確信度での解釈:コンテキストとコース/専門資料が相互に検証され、主要な競合候補が排除されています。これに基づいて応答を続行できますが、一字一句の引用として提示してはいけません。
  • 検証待ち:意味に影響を与える候補の競合が依然として存在します。候補、区別の理由、欠落している証拠を提示し、結論は条件付きで述べます。
  • 判読不能:情報が不十分です。文を補完せず、元の位置を指摘します。

部分的な用語の信頼性は、文全体、式全体の信頼性を意味しません。新しい証拠を使用して以前の解釈と影響を受けた結論を再確認します。反証が見つかった場合は、ダウングレード、撤回、または再判断を行います。新しい証拠のない繰り返しの読み取りは、信頼度を向上させません。「95% 認識精度」を約束してはいけません。

デフォルト出力とオンデマンド提供

デフォルトでは、ユーザーが必要とする回答を出力します。高い確信度でリスクの低い認識修正は、説明に自然に使用できます。初出で意味に影響を与える明らかな誤字については、「ここでは…と理解する」と簡潔に説明し、タイムスタンプまたは行番号を添えます。今回の結論に関連する主要な修正、出典、未解決の疑問点のみを展開し、項目ごとの修正ログや新しい字幕全体を強制的に出力する必要はありません。

検証待ちの内容については、最も識別力のある候補とその影響を提示します。不確かな前提を確定的な結論として書き込んではいけません。公開出典については、該当する判断の横に直接リンクを提供し、ローカル資料についてはファイルと確認可能な位置を明記します。講師の原語、推定される解釈、外部知識、agent の補足説明は区別できるようにする必要があります。

ユーザーが用語集の維持に同意した場合のみ、再確認可能なコースの証拠と価値のある疑問点を記録し、用語集規約に従って更新します。1つのコースのデータをスキル本体、グローバル辞書、またはグローバルメモリに書き込んではいけません。

明確に要求された場合のみ、校訂コピー、修正対照表、または校訂レポートをエクスポートします。元の字幕と時間/番号を保持し、元の形式で新しいファイルを生成します。原文を上書きせず、グローバルな同音異義語の置換を行わず、「一字一句校訂」の中で口語を削除したり、議論を再構成したり、教材の内容を追加したりしてはいけません。「わかりやすい講義ノート」が要求された場合は、それが整理されたテキストであることを個別に明記します。

追加手段と完了チェック

追加する価値のある最も有力な根拠は、通常、鮮明な原典のコース資料、指定教科書の用語索引、同じコースの後の説明、および重要な位置の短い録音の聞き直しです。適切な権限がありツールが利用可能な場合は、局所的な聞き直しや、コース用語のヒントを使用した2回目の ASR が可能です。2回目の認識結果も依然として手がかりに過ぎません。デフォルトでバッチ文字起こし、有料サービス、ソフトウェアダウンロード、または授業全体のアップロードを開始したり、ユーザーに音声・ビデオの提供を強要したりしてはいけません。

提供前のチェック:候補への反証、否定、条件を見落としていないか。モデルの推測を引用文に変えていないか。疑問点の位置情報を保持しているか。全文の一貫性チェックを無条件の置換に変えていないか。同意なしに用語集を作成していないか。複雑な曖昧さの例については判断例を参照し、必要な場合のみ読み取ります。

関連スキル