Trình sửa lỗi bản ghi âm (Transcript Fixer)
Sửa lỗi nhận dạng giọng nói (STT/ASR) theo hai giai đoạn: từ điển quy tắc tức thời rồi đến AI nội bộ của Claude, đồng thời tích lũy các bản sửa vào từ điển cá nhân để lần sau tự động đúng.
Tiện íchTrung cấp★ 1,339⑂ 214Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 16 thg 8, 2026
Làm được gì
- Giai đoạn 1 – từ điển: áp dụng quy tắc sửa lỗi lưu trong SQLite, miễn phí và tức thì. Mặc định chạy ở chế độ an toàn: quy tắc rủi ro cao được đưa ra tệp
*_needs_review.mdthay vì thay thế âm thầm. - Giai đoạn 2 – AI của Claude (mặc định, không cần API key): Claude đọc trực tiếp bản ghi để sửa tên riêng, thuật ngữ chuyên ngành và từ đồng âm phụ thuộc ngữ cảnh — đây mới là phần làm phần lớn công việc.
- Học dần: mỗi bản sửa đã xác nhận được
--addvào từ điển theo miền (domain), tên người quản lý trong "people roster", các bẫy ngữ cảnh ghi vào tệp context của miền. - Hàng đợi review: các mục chưa chắc chắn được lưu bền trong DB kèm bằng chứng, có cơ chế "anchor guard" từ chối sửa khi tệp đã thay đổi để tránh sửa sai.
- Công cụ an toàn:
--dry-run, báo cáo thay đổi,--auditphát hiện quy tắc nguy hiểm,--report-false-positive, đầu ra--jsoncho tự động hóa.
Phù hợp với ai
- Người thường xuyên biên tập biên bản họp, phỏng vấn, ghi âm bài giảng
- Nhóm hậu kiểm phụ đề tự động từ Whisper, Otter, các nền tảng họp trực tuyến
- Người liên tục phải sửa cùng một lỗi tên sản phẩm, tên người
- Lập trình viên muốn gắn bước làm sạch bản ghi vào pipeline tự động
Ví dụ sử dụng
- Chạy
--initmột lần, rồi--input meeting.md --stage 1, sau đó để Claude đọc kết quả và sửa nốt các lỗi còn lại. - Với dự án đã có bộ thuật ngữ được kiểm duyệt:
--domain myproject --apply-domainđể áp dụng toàn bộ quy tắc trong một lượt. - Lưu mẫu lỗi vừa xác nhận:
--add "cloucode" "Claude Code" --domain techđể lần sau tự sửa. - Xử lý hàng loạt nhiều tệp bằng vòng lặp shell cho giai đoạn 1, rồi lần lượt cho Claude sửa tiếp.
· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·
Dùng thử ngay, không cần cài
Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.
Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình: https://raw.githubusercontent.com/daymade/claude-code-skills/HEAD/daymade-audio/transcript-fixer/SKILL.md Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)
Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.
↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.
Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
- Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
- Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
- Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
Cài vào Claude Code
Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code
Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart. Copy thư mục daymade-audio/transcript-fixer từ repo GitHub daymade/claude-code-skills vào ~/.claude/skills/transcript-fixer/ của mình. Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.
Cài bằng lệnh thủ công
git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-code-skills/daymade-audio/transcript-fixer ~/.claude/skills/⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.
- Cài
uvtrước (script dùng nó để tự cài phụ thuộc):curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh - Tải mã nguồn:
git clone https://github.com/daymade/claude-code-skills.git - Sao chép thư mục skill:
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-code-skills/daymade-audio/transcript-fixer ~/.claude/skills/ - Khởi động lại Claude Code và kiểm tra
transcript-fixerđã xuất hiện trong danh sách skill. - Khởi tạo cơ sở dữ liệu một lần: mở thư mục skill và chạy
uv run scripts/fix_transcription.py --init - Dùng bằng cách yêu cầu tự nhiên, ví dụ: "sửa lỗi nhận dạng trong biên bản họp này". Nếu thấy
Applied: 0thì đó là hành vi bình thường của chế độ an toàn — phải hoàn tất bước AI của Claude mới coi là xong. - (Tùy chọn) Chỉ khi chạy tự động không có Claude Code mới cần
export GLM_API_KEY=...để dùng--stage 3.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT