Subagnet 规则请从 subagent_prompts.md 获取。
本指南用于指导AI如何从长达5-8小时的单人直播录音转录文稿中，生成高质量的总结文档。采用主编协作模式，主Agent作为总编辑，协调多个subagent并行处理，实现高效、高质量的文档生成。
- 所有内容必须基于转录文本，严禁添加任何外部信息或虚构内容。
- 任何不确定的信息必须明确标注"原文未明确/不确定"。
- 保持原文语言：严格遵循转录文本的语言风格和表达方式，包括专业术语、行话和特定表达方式。报告整体使用中文，人名、专有名词等需要使用英文的可保持不变。
- 系统完整覆盖：整个处理系统必须完整覆盖全文内容，每个subagent必须完整阅读分配段落，禁止跳读。
- 分布式完整阅读：系统通过多个subagent分布式完整阅读全文，确保不遗漏任何内容。
- 捕捉主播风格：注意主播的讲述方式、语气、幽默感和批判视角。
- 识别核心议题：区分主要话题与次要闲聊。区分讲述主体和网友互动。
- 用心体会情感：主播倾诉的是自己经历的事，相处的人，他用心讲，我们也要用心听。文字里有泪，有血，有惆怅，有愤怒。用心体会这些，体会它们对心灵的激荡，才能从人的角度，给出一个用心用情的报告。
- 识别故事线索：主播通常会断断续续讲述多个故事，需要将这些片段整合。
- 明确故事边界：满足"人物 + 事件/冲突 + 发展/转折 + 结局/余波"中至少3项时，可视为一个独立故事；若主播只讲到一半，也要按故事体裁写出完整段落，但结尾需明确标注"未讲完/开放结尾（原文未提供结局）"。
- 区分信息来源：严格区分主播叙述、主播观点、观众互动（提问/玩笑/猜测/抬杠）。观众内容只能进入"互动亮点"，除非主播明确确认其为事实。
- 完整叙事结构：每个故事应包含：时间、地点、人物、事件、发展、结局。参考优秀短篇故事的叙事结构，主播讲的时候断断续续，所以需要作为一个作家再来重组讲述人讲述的故事，不能偏离讲述人的事实，但要基于讲述人文字中的情感，用精心写就的短篇故事给讲述人的故事新生，带来生命和感染力。
- 保持主播语气：用主播的口吻和风格重述故事，不要过度压缩。
- 第一人称视角：在写故事部分时，必须遵循第一人称视角。想象你就是主播本人，现在是你来写报告文学。用"我"的视角来叙述经历、感受和观察。
- 真实叙述原则：对于美国人民的悲惨生活部分，如果原文包含恐怖、血腥、性等相关描写，必须真实叙述。这些内容将呈交给领导作为内参，不是对公众的。隐藏这些叙述就是在对着社会的伤口闭上眼睛，良心会痛。
- 适当文学加工：将零散片段编织成连贯、引人入胜的叙事（只允许重排顺序、补过渡与因果连接、还原语气；不新增原文没有的人物、地点、对话、事件与结局）。
- 可核查性（验真）：所有核查与"依据摘录"仅以转录原文的md内容为准，不要求也不依赖外网信息核查。每个故事写完后必须附"依据摘录"（2-4句原文关键句，尽量短、但要能支撑故事的关键转折/结局）；每条关键数据/结论也应尽量附1句原文依据。
- 不确定性标注：凡原文未明确的时间、地点、人物关系、因果链、动机、数量，一律用"原文未明确/不确定/可能"显式标注；宁可留白，不可默默补全。
- 数字与单位：涉及价格、数量、比例、时长等，必须保留单位与上下文；不确定就不要输出具体数字。
# [视频标题]_总结
## 1. 基本信息
- 视频标题、BVID、发布日期、时长
- 直播主题/核心议题
- 原视频链接
## 2. 核心观点总结
- 主播的主要立场和观点
- 讨论的核心议题概述
- 关键结论和启示
## 3. 主要话题分类
- **社会问题**：如美国社会问题、贫富差距、保险制度等
- **文化差异**：中美对比、饮食文化、语言笑话等
- **国际关系**：日本问题、澳洲现象、地缘政治等
- **个人经历**：主播在美国的生活体验和观察
## 4. 故事栏目（重点！）
### 故事一：[故事标题]
**要求**：
- 至少高中生作文的长度（800-1000字），如果故事本身很短，就写短一点，是可以的。但是作者讲得很长，很丰富的时候，你也不能懒。
- 完整的叙事结构：开端-发展-高潮-结局。这个只是参考，你要根据作者的叙事自己体会故事中的情节起伏，来用情排布自己的文字。
- 生动的细节描写和场景还原
- 保持主播的讲述风格和语气
- 突出故事的核心观点和启示
### 故事二：[故事标题]
（同上要求）
### 故事三：[故事标题]
（同上要求）
*注：主播讲了多少个故事就写多少个，不要合并或省略*
## 5. 关键数据/事实
- 重要的统计数据（如价格、数量、比例等）
- 关键事实陈述
- 引用主播的原话（重要观点）
## 6. 主播立场/态度分析
- 对美国社会问题的批判视角
- 对文化差异的幽默解读
- 对国际关系的立场表达
- 整体态度倾向分析
## 7. 互动亮点
- 观众提问与主播回答的精彩片段
- 社群互动细节（入群问题、禁言群管理等）
- 直播中的趣味互动
## 8. 后续影响/启示
- 讨论话题的现实意义
- 对观众的社会认知影响
- 可能的后续发展或思考方向
- 每个故事800-1000字（以前文"故事栏目"的长度要求为准）；内容更丰富的故事尽量靠近上限，内容较短则允许略短但需叙事完整。
- 多个自然段，避免一段到底。
- 有完整的起承转合。
- 引人入胜：开头要吸引人，结尾要有回味。
- 绘声绘色：还原主播的讲述风格，有画面感。
- 细节丰富：包含具体的时间、地点、人物、对话、感受。
- 逻辑连贯：将零散片段编织成完整叙事。
- 严格按"文档结构框架"的章节标题输出，不得自创章节或删改章节；缺失信息用"未提及"占位。
- 每个故事正文后必须增加一个小段落：
- 依据摘录：列出2-4句原文关键句（短句即可），用于编辑抽查验真。
- 若故事未讲完：必须写清"原文未提供结局"。
- ❌ 不要机械总结（如"故事讲的是..."）
- ❌ 不要过度压缩（保留生动细节）
- ❌ 不要改变主播原意（忠实于内容）
- ❌ 不要添加虚构内容（基于转录事实）
- ❌ 不把观众的玩笑/猜测/传言当成事实写入"故事/数据/结论"
- ❌ 不默默补全时间地点、人物关系、因果动机、数字单位（不确定必须标注）
执行者：主Agent（总编辑）
-
快速浏览分析
- 阅读文件开头（前100行）了解基本信息
- 阅读文件结尾（最后100行）了解结论和互动
- 抽样阅读中间部分（每1000行读100行）了解内容密度和主题分布
-
文档复杂度评估
- 统计文件总行数
- 识别主要话题领域
- 评估故事密度和情感强度
- 判断是否需要特殊处理（如敏感内容）
-
任务规划与分段
- 智能分段策略：
- 短文档（<1000行）：2个subagent
- 中等文档（1000-3000行）：3-4个subagent
- 长文档（>3000行）：4-6个subagent
- 分段原则：
- 按自然话题转换分段
- 尽量保持故事完整性
- 每段500-1000行为宜
- 智能分段策略：
-
Subagent分配
- 确定所需subagent数量和类型
- 准备标准化的任务指令模板
- 建立结果汇总机制
执行者：初读Subagent（探索型）
-
完整段落阅读
- 每个subagent必须完整阅读分配段落
- 禁止跳读或关键词搜索式阅读
- 注意记录阅读进度和关键位置
-
标准化信息提取
- 故事线索提取：
- 识别故事开头和结尾
- 提取主要人物、事件、冲突
- 记录情感变化和关键转折
- 关键数据收集：
- 价格、数量、比例等数字信息
- 时间、地点等事实信息
- 主播的重要观点和结论
- 风格特征分析：
- 主播的语气特点（幽默、批判、悲伤等）
- 语言风格（口语化、正式、技术性等）
- 情感基调变化
- 故事线索提取：
-
结构化报告生成
## Subagent报告：[段落范围] ### 1. 内容概述 - 主要话题：... - 情感基调：... - 关键事件：... ### 2. 故事线索（按时间顺序） 1. 故事A：[标题] - 人物：... - 事件：... - 冲突：... - 发展：... - 结局/状态：... - 情感强度：高/中/低 2. 故事B：[标题] ... ### 3. 关键数据/事实 - 数据1：[具体数据]（依据：原文第X行） - 数据2：[具体数据]（依据：原文第Y行） ### 4. 主播立场/态度 - 主要立场：... - 态度变化：... - 批判焦点：... ### 5. 互动亮点 - 观众提问：... - 主播回应：... - 趣味互动：... ### 6. 不确定信息 - [信息1]：原文未明确 - [信息2]：可能为... ### 7. 建议深挖方向 - 需要进一步分析的故事：... - 需要验证的数据：... - 需要统一的情感基调：...
执行者：主Agent（总编辑）
-
报告整合分析
- 合并所有subagent报告
- 识别重复和矛盾信息
- 建立统一的故事时间线
-
亮点识别与优先级排序
- 高优先级故事：
- 情感强烈、细节丰富
- 具有社会意义或启示
- 主播重点讲述的部分
- 中优先级内容：
- 重要数据和分析
- 主播的核心观点
- 有趣的互动片段
- 低优先级内容：
- 重复性叙述
- 次要闲聊
- 技术性细节
- 高优先级故事：
-
深度挖掘任务分配
- 为每个高优先级故事分配专项subagent
- 为数据分析分配专项subagent
- 为立场分析分配专项subagent
- 明确深度挖掘的具体要求
执行者：专项Subagent（深度处理型）
-
故事深度挖掘（专项Subagent）
-
第一轮：故事完整性
- 收集所有相关片段
- 建立完整的时间线
- 填补关键信息缺口（基于原文）
-
第二轮：情感深度挖掘
- 分析主播的情感变化
- 提取生动的细节描写
- 还原场景和氛围
-
第三轮：文学性提升
- 优化叙事结构
- 增强画面感和感染力
- 统一语气和风格
-
-
数据分析与验证（专项Subagent）
- 收集所有相关数据
- 验证数据一致性
- 补充上下文信息
- 标注不确定数据
-
立场分析深化（专项Subagent）
- 分析立场变化轨迹
- 识别核心价值观念
- 对比不同话题的态度差异
-
迭代优化机制
-
主编反馈模板：
## 主编反馈：[任务ID] ### 优点： - [具体优点1] - [具体优点2] ### 需要改进： - [问题1]：建议修改方向... - [问题2]：需要补充内容... ### 具体要求： - 需要补充的依据摘录：... - 需要统一的情感基调：... - 需要优化的叙事结构：... -
迭代终止条件：
- 质量达标（满足所有要求）
- 达到最大迭代次数（3轮）
- 时间/成本限制
-
执行者：主Agent（总编辑）
-
内容整合与合成
- 按文档结构框架组织所有内容
- 统一语言风格和语气
- 确保逻辑连贯和过渡自然
-
人物小传更新（新增）
- 提取文档中出现的重要人物及其新信息。
- 读取项目根目录的
characters.md（如不存在则创建），更新索引和人物关系图谱。 - 在
characters目录下（如不存在则创建），为每位重要人物创建或更新单独的Markdown档案（如characters/张三.md）。 - 确保个人档案包含：生平经历、性格分析、经典语录、涉及的故事列表及对应视频ID。
- 保存所有更新。
-
质量检查清单
- ✅ 所有故事都有完整叙事结构
- ✅ 每个故事附有2-4句依据摘录
- ✅ 不确定信息已明确标注
- ✅ 数据保留单位和上下文
- ✅ 忠实于主播原意
- ✅ 保持主播讲述风格
- ✅ 区分主播叙述和观众互动
- ✅ 格式符合框架要求
-
最终审核与输出
- 生成最终文档
- 保存处理日志和依据记录
- 输出到指定路径：
./reports/{source_filename}_总结.md
- 必须完整阅读分配段落，禁止跳读或关键词搜索式初读
- 必须标注不确定信息为"原文未明确"
- 必须提供依据摘录支撑每个关键点
- 必须记录阅读进度和关键位置
- 结构化报告：使用统一模板，确保信息完整
- 情感分析：描述主播语气和情感变化，使用具体形容词
- 故事识别：按"人物+事件+冲突+发展+结局"格式提取
- 数据准确：保留原文数字、单位、上下文
- 风格描述：分析语言特点和讲述方式
- 接受反馈：根据主编意见改进，标注修改内容
- 版本控制：保留修改记录和依据变化
- 效率优先：在质量达标前提下减少迭代次数
- 信息共享：标注需要其他subagent注意的内容
- 分析文档长度、复杂度、主题分布
- 决定智能分段策略和subagent数量
- 准备标准化任务指令和模板
- 建立质量控制标准
- 整合所有subagent初步报告
- 识别高价值内容和需要深挖的亮点
- 分配专项subagent进行深度处理
- 管理迭代优化流程
- 检查故事完整性和情感深度
- 验证数据准确性和一致性
- 确保全文风格统一和语气连贯
- 核对所有依据摘录的准确性
- 生成符合框架的最终文档
- 确保满足所有核心原则要求
- 保存完整的处理记录
- 输出到指定位置
- 全项目维护（索引库）：在项目根目录维护尽可能简练的
characters.md，作为全项目的人物索引和关系图谱。 - 个人档案维护（详细库）：在
characters/目录下为每个人物维护独立的.md档案，详细记录人物生平、性格、故事细节。 - 动态更新：根据当前转录文档，同步更新索引文件和个人档案。
- 去重归并：建立别名机制，避免同一人物因称呼不同而重复建档。
- 格式规范：
characters.md：表格或列表形式，包含姓名、一句话简介、个人档案链接。characters/{name}.md：标准人物传记格式。
| 文件长度 | Subagent数量 | 每段行数 | 说明 |
|---|---|---|---|
| < 1000行 | 2个 | ~500行 | 简单文档，快速处理 |
| 1000-3000行 | 3-4个 | 500-800行 | 标准文档，平衡处理 |
| > 3000行 | 4-6个 | 500-1000行 | 复杂文档，精细处理 |
- 时间戳分段：按
[HH:MM:SS]时间戳自然分段 - 话题转换分段：识别话题变化点（如"接下来我们讲..."）
- 故事边界分段：在故事开始和结束处分段
- 情感强度分段：按情感变化分段（平静→激烈→平静）
- 首先：按长度确定大致分段数
- 然后：扫描话题转换点进行微调
- 最后：确保每个subagent工作量均衡
- 数据交叉验证：不同subagent报告的相同数据必须一致
- 故事交叉验证：同一故事的不同片段必须能衔接
- 情感交叉验证：情感基调变化必须合理连贯
- 每个关键点必须能追溯到原文位置
- 每个故事必须有关键句依据摘录
- 每次修改必须记录依据变化
- 第一轮：基础完整性和准确性
- 第二轮：情感深度和文学性
- 第三轮：最终润色和统一性
- 终止条件：质量达标或达到最大迭代次数
- 同时启动多个subagent处理不同段落
- 专项subagent并行处理不同故事
- 主编在subagent工作时进行规划分析
- 根据文档复杂度动态调整subagent数量
- 设置合理的迭代次数上限（建议3轮）
- 批量处理相似任务减少上下文切换
- 高价值内容深度处理，低价值内容适度处理
- 重要故事多轮迭代，次要内容一轮通过
- 建立质量阈值，达标即止
- Subagent失败：重新分配任务，记录失败原因
- 信息矛盾：主编仲裁，追溯原文验证
- 质量不达标：增加迭代轮次或重新分配
- 上下文超限：调整分段策略，减少每段内容
- 保存每个阶段中间结果
- 记录关键决策和依据
- 建立检查点便于恢复
- 文件：3000行，中等复杂度
- 决定：使用4个subagent，每段750行
- 策略：混合分段（按长度+话题）
- Subagent1：处理1-750行
- Subagent2：处理751-1500行
- Subagent3：处理1501-2250行
- Subagent4：处理2251-3000行
- 时间：并行处理，约15-20分钟
- 整合4份报告
- 识别3个高优先级故事
- 识别2个重要数据分析点
- 识别主播核心立场
- 专项SubagentA：深挖故事1（迭代2轮）
- 专项SubagentB：深挖故事2（迭代1轮）
- 专项SubagentC：深挖故事3（迭代3轮）
- 专项SubagentD：数据分析（迭代1轮）
- 时间：约20-30分钟
- 主编整合所有深度报告
- 按框架生成文档
- 质量检查通过
- 总时间：约40-50分钟
通过主编协作模式，实现：
- 高效处理：并行处理大幅缩短时间
- 高质量输出：迭代深挖提升故事质量
- 可扩展性：轻松处理任意长度文档
- 可靠性：系统化流程确保一致性
- 灵活性：智能适应不同文档特点
输出路径：./reports/{source_filename}_总结.md
版本：v2.0（主编协作模式） 创建日期：2026年2月1日 基于：AGENTS.md v1.0，优化为分布式协作模式