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Transcript Crafter

访谈实录转公众号深度长文全流程：10维度提取→人设适配→框架→5工具搜索补充→重构撰写。Invoke when提取并转写、转写公众号长文、提取干货。Do NOT for原创写作、热点文章、纯翻译。 Skill: Transcript Crafter Owner: edwardwason Summary: 访谈实录转公众号深度长文全流程：10维度提取→人设适配→框架→5工具搜索补充→重构撰写。Invoke when提取并转写、转写公众号长文、提取干货。Do NOT for原创写作、热点文章、纯翻译。 Tags: article:1.1.0, interview:1.1.0, latest:1.3.1, transcript:1.1.0, wechat:1.1.0, writing:1.1.0 Version history: v1.3.1 | 2026-07-19T12:50:09.257Z | user Audit remediation: H1 length sync, permission table standardization, YARA trigger word rewrite, README bilingua

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Oct 11, 2026

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1.3.1

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal
1.1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release
1.3.1release · observed Jul 19, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s177q4wcvafq6fzfkhk2g3cwth83y01d:transcript-crafter
  1. Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
  2. Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-edwardwason-transcript-crafter/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

145,054 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: "transcript-crafter"
description: "访谈实录转公众号深度长文全流程：10维度提取→人设适配→框架→5工具搜索补充→重构撰写。Invoke when提取并转写、转写公众号长文、提取干货。Do NOT for原创写作、热点文章、纯翻译。"
slug: "transcript-crafter"
displayName: "Transcript Crafter"
version: "1.3.1"
summary: "访谈实录转公众号深度长文全流程"
license: "MIT-0"
---

# Transcript Crafter — 访谈实录转公众号深度长文

## 任务
将访谈/会议实录转化为有深度、有洞察、增量信息高密度的公众号长文（2500-4000字）。不做原创写作、不做热点文章、不做纯翻译。

## 输出格式

### 主管道（8步 + 3确认点）
```
[1/8] 输入获取+预处理
[2/8] 10维度提取→素材稿     ← 确认点1：素材准确吗？
[3/8] 行业适配+人设选择
[4/8] 框架生成              ← 确认点2：框架+人设OK？
[5/8] 5工具搜索补充+事实核查 ← 确认点3：补充信息对吗？
[6/8] 文章撰写+内容审核     ← 6.0前置映射 / 6.4.5素材覆盖率阻断 / 6.4.6增量融入阻断 / 6.8审核阻断
[7/8] 质量验证+交付
[8/8] 桌面保存+飞书云盘同步
```

### 素材稿格式（Step 2 输出）
```markdown
# 素材稿：{主题}
## 基本信息：来源/发言者/行业/核心议题
## 🧠 认知层：[VIEW]核心观点 / [INSIGHT]行业洞察 / [DATA]数据事实
## 🔥 传播层：[CONTRA]反常观点 / [EXPLOSIVE]劲爆点 / [STUNNING]惊艳点
## 💬 情绪层：[ROAST]吐槽点 / [HUMOR]幽默笑点
## 🔧 实操层：[HOWTO]经验做法 / [STORY]案例故事
## 关联图谱 + 待补充/待核查清单
```
每条素材格式：`> 原文："{原话}"（第X段）| 提取：[标记] {信息} —— {发言者} | 引用理由 | 核查状态 | 传播力⭐ | 来源分级Tier{1-5}`

### 最终文章格式（Step 6 输出）
H1标题（来自 Step 4.3 候选，24-38字）+ 来源导语（斜体，H1后H2前）+ H2+H3结构 + 引用块（3-5处）+ 加粗（每段2-4处）+ 斜体（概念定义/注释）+ 列表（至少1处）+ 表格（至少1个）+ 分割线（2-3处）+ 2-3个编辑锚点 `<!-- ✏️ 编辑建议 -->`，保存到 `{skill_dir}/output/`
格式适配 rico-md（md.ricoui.com）一键排版，详见 `references/wechat-format-guide.md`

## 规则

1. **增量密度底线**：纯复述实录≤30%，每段必须有实录外增量（背景/数据/对比/注释），增量信息标注来源
2. **零空缺兜底**：每个干货信息点的补充信息不能空缺。首选工具搜不到→换工具逐个尝试（5工具轮询）→仍无结果用Agent已知信息标记[AI推断]，绝不留空
3. **观点必须归属**：实录观点标注发言者姓名，Agent自身分析与实录观点明确区分，争议观点呈现双方
4. **37通道引擎级路由**：按话题领域精准路由到引擎级通道——财经→妙想mx-data/mx-search+cn-web-search财经引擎；AI→aihot+cn-web-search英文引擎；科技→cn-web-search英文+技术引擎；近期→last30days-cn。cn-web-search内部17引擎按场景选择，头条仅作最后兜底（详见references/tool-router.md）
5. **三节点确认**：素材稿→框架+人设→搜索补充，用户确认后才继续。用户说"全自动"则跳过确认
6. **交付必同步**：Step 8必须执行——最终文章保存到用户桌面+上传飞书云盘，反馈完整路径
7. **样式丰富度**：H3全文3-6个、引用块3-5处、加粗每段2-4处、斜体至少2-3处、列表至少1处、表格至少1个、分割线2-3处，不连续3段以上纯文本无样式变化（详见references/wechat-format-guide.md样式丰富度检查清单）
8. **素材覆盖率阻断**（6.4.5）：撰写完成后对照素材稿逐条标记融入状态。素材覆盖率≥95%，⭐⭐⭐⭐⭐传播力素材覆盖率=100%（零容忍）。未达标禁止进入6.5格式适配。撰写前必须先产出"素材→段落映射表"（6.0），避免靠记忆遗漏
9. **增量信息融入阻断**（6.4.6）：Step 5 搜索到的补充信息必须100%融入文章，不得遗漏。撰写前必须先产出"增量信息→段落映射表"（6.0），对照映射表逐条融入。评估不融入需明确标注理由
10. **信源质量门控**（Step 5实时+Step 7硬阻断，详见references/source-quality-gate.md）：
    - **信源多样性**：单一域名≤30%、聚合平台（头条/百家号/UC大鱼号/企鹅号等）≤20%、独立信源≥6个
    - **信源分级覆盖**：Tier 1官方≥1条、Tier 2权威媒体≥2条、Tier 3行业研究≥1条、Tier 4-5占比≤50%
    - **关键数据交叉验证**：财务/政策/排名/技术规格数据≥2个非原文信源
    - **始发信源追溯**：聚合平台内容必须追溯始发信源，追溯不到→降级Tier 5或弃用
    - **硬阻断**：Step 7撰写完成后执行3个硬阻断点，任一不通过→回到Step 5补搜，禁止进入Step 8交付
11. **标题策略子系统**（Step 4.3，详见 references/title-strategist.md）：
    - **决策顺序**：访谈真实判断 → 读者认知收益 → 原话/数据支撑 → 数据关键词 → 网感
    - **5 风格组候选**：观点冲突/人物故事/数据锚点/行业洞察/长期价值，最多 12 个候选
    - **5 维度评分 + 6 风险标记**（含访谈专属"原话归属风险"）
    - **反幻觉硬规则**：标题实体/数字/判断必须来自素材稿或 Step 5 补充，禁止编造
    - 标题候选在确认点2向用户展示，用户可 override

## 示例

**输入**：用户提供美光CEO桑杰播客访谈微信文章链接

**Step 2输出（节选）**：
```
> 原文："AI竞赛不仅是算力竞赛，更是存储竞赛"（第21段）
> 提取：[CONTRA] AI核心瓶颈不是算力而是存储 —— 桑杰（美光CEO）
> 引用理由：直接颠覆"算力为王"叙事，传播力极强
> 核查状态：待核查
> 传播力：⭐⭐⭐⭐⭐
```

**Step

_meta.json

{
  "ownerId": "kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh",
  "slug": "transcript-crafter",
  "version": "1.3.1",
  "publishedAt": 1784465409257
}

references/anti-ai-rules.md

# 反AI写作规范

> 提取自 khazix-writer skill（数字生命卡兹克），适配 transcript-crafter 所有人格共享使用
> 来源：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills
> 人味儿三要素+Gotchas 提取自《人味儿写作心法》（橘子/Cola），适配转写场景
> 来源：https://github.com/orange2ai/renwei-writing

## 适用范围

本规范**仅约束正文叙述的语气和风格**（段落行文、转场、判断表达等）。

**不约束以下场景**（这些场景有独立的格式规范）：
- 引用署名格式（遵循 `wechat-format-guide.md` 和 `interview-personas.yaml` 的 `_shared.source_attribution`）
- 素材稿/框架/补充信息等中间产物的格式
- 数据表格、代码块、列表等结构化内容

因此：引用署名中的 `—— 姓名，身份` 和 `「原话」` 不受本规范标点禁令限制。

## 人味儿三要素（正面定义）

人味儿不是文字技巧，是三件事。写每一段时问自己，这三件事在不在：

1. **位置。** 人味儿的文字背后，有一个具体的人站在具体的位置说话。凌晨五点、看着身边朋友的那个位置，决定了他说"拯救自己的前额叶"而不是"提升专注力"。AI不站在任何地方，可以替任何人写任何立场，这种无限灵活反过来就是没有存在。**转写时：发言者有位置，你的人设也有位置，两个位置都要站住。**

2. **代价。** 人有激素、有欲望、有困了饿了想被人抱的身体。好的文字让你感受到背后那个人的情绪：是真的熬过夜、真的心动过、真的被什么事气得手抖，每个判断都是拿身体付过代价换来的。AI写漂亮话不付任何代价，不疼不痒。**转写时：你下的每个判断，背后要有具体的理由，不能是空口白话。**

3. **手迹。** 两个人抄同一段话，内容一样，你仍认得出谁抄的。看似冗余的"自己的"、句尾的"呢"、忽长忽短的呼吸，都是手迹。AI没有手，怎么写都像打印的。**转写时：发言者的原话是他们的手迹，你人设的判断方式是你的手迹，都要保留。**

## 绝对禁区

### 1. 套话禁令
禁用以下句式：
- "首先...其次...最后"
- "综上所述"
- "值得注意的是"
- "不难发现"
- "让我们来看看"
- "接下来让我们"

### 2. 过度结构化禁令
- 不用 bullet point 罗列观点
- 不大量加粗
- 非方法论类文章不加小标题，用口语化转场句衔接（"说到这个""回到xxx这块"）
- 方法论文章可用数字编号（1、2、3），但不是正式markdown标题

### 3. 标点禁令
- 不使用冒号"："，用逗号代替
- 不使用破折号"——"
- 不使用双引号（""和""都不用），需要引用或强调时用「」或直接不加引号

### 4. 高频踩雷词（绝对禁用）
- "说白了" ← AI特别爱用，一出现立刻暴露
- "意味着什么？" ← AI标志性句式
- "这意味着" ← 同上，换成更口语的表达
- "本质上" ← 太学术
- "换句话说" ← 太书面
- "不可否认" ← 套话

### 5. 假设性例子禁令
- 不编造"比如有一次..."这种场景
- 要用"就像我今天正在搞的xxx"这种正在发生的真实细节
- 没有真实细节就别硬编，不如写"我自己还没试过，但想想就觉得xxx"

### 6. 空泛工具名禁令
- 不说"AI工具"、"某个模型"
- 要说具体名字：Claude Code、GPT-4o、DeepSeek、Seedance 2.0等

### 7. 教科书开头禁令
- 禁止"在当今AI快速发展的时代"
- 禁止"随着技术的不断进步"
- 永远从一个具体的、当下的事件或场景切入

---

## 口语化词组库

### 转场和过渡
坦率的讲、说真的、我是真的觉得、反正我觉得、怎么说呢、其实吧、你想想看、我跟你说、回到xxx这块、这块需要注意一下、顺着上面的再聊聊

### 表达判断
我有时候觉得、我一直觉得、这话听着有点刺耳但、不是说xxx不行而是说、我自己的感受是、我始终坚信、我觉得还是挺重要的

### 承认和自嘲
说实话我也不确定、我自己也还在摸索、可能有些想法还不成熟、这个事儿我也踩过坑、愚钝如我、我说"理论上"是因为我自己还没完全跑通、说实话我们还差得远

### 情绪表达
这种感觉太爽了、我当时就愣住了、想想就觉得兴奋、我真的被震撼到了、搞得我现在还有点懵、太离谱了、一时间无语凝噎、鬼使神差的

### 拉近距离
很多朋友可能不知道、可能有小伙伴纳闷、你如果关注这个领域的话、大家也都知道

### 口头禅和口癖
这玩意、不是哥们、真的就是一声叹息、太牛逼了、比较骚的事

---

## 风格内核要点

1. **节奏感**：像跟朋友聊天，句子时长时短，大量用逗号制造口语化停顿感。一句话自成一段来制造重点。
2. **论述中的故意打破**：在展开观点时，故意加入口语打断来破坏严谨性。重复强调、中途叹息、省略主语、刻意模糊。
3. **知识输出方式**：知识是"聊着聊着顺手掏出来"的，不是"下面我来给大家科普一下"。
4. **私人视角**：用"我也面临这个问题"连接个人经历和公共议题，而非"这给我们的启示是"。
5. **判断力**：敢下判断，有明确好恶。表达不是居高临下的点评，而是"我被打动了"这种承认自己被影响的姿态。
6. **句式断裂**：用一个极短的句子或短语独立成段，制造停顿和重量感。不能滥用，关键节点用一下效果极强。
7. **回环呼应**：前面埋的细节后面得响。文章内部要有callback结构，前面提到的意象/句子在后面以变体形式再次出现。
8. **谦逊铺垫法**：在给出观点前，先用自谦的话降低读者防御心。"我也不知道行不行""我自己也有一些不成熟的经验"。
9. **读者直呼法**：在关键节点直接跟读者对话。"屏幕前的你""你相信我"。不是通篇都用，精准投放。
10. **层层剥开**：不是直接讲结论，而是"现象→表面解释→更深的追问→核心洞察"展开。
11. **人物画像法**：从一个数据点出发，用极短的篇幅想象背后那个具体的人的完整人生。标准结构：触发点数据→快速代入→多维堆砌→情感锚定→细节具象化。3-5句话内让人物变立体，才能产生共鸣。
12. **反向论证**：在揭示核心观点前，先满足读者的期待，然后打破它。"你以为XX？结果就是YY。"这种反转让读者有"被启蒙"的感觉，但要注意力度，是"我也曾经这样想"而不是"你们都错了"。
13. **升番逻辑**：当涉及多个产品/案例对比时，不要一次性罗列结论，而是逐一展示，排列遵循升番——最弱的放前面，最炸的留最后，中间有"我以为到顶了结果还能往上翻"的惊喜感。

### 开头的几种必杀技

永远从一个具体的、当下的事件切入，绝不宏大叙事：
- **叙事启动**："故事是这样的。"/"事情是这样的。" 简单直接。
- **荒诞事实**：直接抛出一个让人

references/extraction-guide.md

# 信息提取规范（10 维度体系）

## 你的任务

从访谈/会议实录中提取结构化信息，形成可用于公众号长文撰写的素材稿。提取的质量直接决定最终文章的深度、传播力和价值。

## 核心原则

1. **忠实原意**：提取的观点必须与发言者原意一致，不曲解、不添油加醋
2. **颗粒度适中**：提取到"一个完整观点"的粒度，不是整段话，也不是半句话
3. **保留语境**：每个观点/数据都要保留足够的上下文，避免断章取义
4. **标注归属**：每条素材必须标注发言者，不能混为一谈
5. **传播导向**：关注信息的传播潜力——什么能让人停下来、转出去、讨论起来

---

## 10 维度提取体系

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           10 维度信息提取体系                      │
│                                                   │
│  🧠 认知层（文章的脑）                             │
│    [VIEW]      核心观点 —— 判断/立场/预测          │
│    [INSIGHT]   行业洞察 —— 别人看不到的深层认知     │
│    [DATA]      数据事实 —— 具体数字/指标/来源       │
│                                                   │
│  🔥 传播层（文章的钩子）                           │
│    [CONTRA]    反常观点 —— 与主流/常识相悖的判断    │
│    [EXPLOSIVE] 劲爆点 —— 能引爆讨论的信息          │
│    [STUNNING]  惊艳点 —— 认知冲击，"原来如此"      │
│                                                   │
│  💬 情绪层（文章的温度）                           │
│    [ROAST]     吐槽点 —— 不满/质疑/辛辣评价        │
│    [HUMOR]     幽默笑点 —— 有趣/自嘲/梗            │
│                                                   │
│  🔧 实操层（文章的手）                             │
│    [HOWTO]     经验做法 —— 具体方法/工具/步骤       │
│    [STORY]     案例故事 —— 亲身经历/项目/客户       │
│                                                   │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

### 通用提取格式

每条素材统一使用以下格式（融合原文引用 + 归属 + 核查 + 来源分级）：

```markdown
> 原文："{原话}"（第X段）
> 提取：[维度标记] {提炼后的核心信息} —— {发言者}（{身份}）
> 引用理由：{为什么这条信息重要/有传播力}
> 核查状态：[VERIFIED / PARTIAL / UNVERIFIED / INCORRECT / 待核查]
> 传播力：⭐⭐⭐⭐（1-5星，5星=读者会截图转发）
> 来源分级：Tier {1-5}（核查后的来源可信度，详见 tool-router.md）
> 关联：{与其他素材的关联（如有）}
```

---

## 🧠 认知层

### 维度1：核心观点 [VIEW]

**提取标准**：
- 发言者明确表达的个人判断、立场或预测
- 必须是完整的论断，不是模糊的倾向
- 包含"是什么"或"应该怎样"的判断

**示例**：
```markdown
> 原文："AI Agent 的真正壁垒不在技术，在对业务流程的理解深度"（第12段）
> 提取：[VIEW] AI Agent 的壁垒是业务理解而非技术 —— 李明（CTO）
> 引用理由：直接挑战行业主流"技术为王"叙事，是文章核心论点
> 核查状态：待核查（需补充竞品技术对比数据）
> 关联：支撑 [CONTRA] 同一发言者的反常观点
```

**常见错误**：
- 把提问当观点（主持人问"XX是不是很重要？"不是观点）
- 把假设当观点（"如果A发生，那么B"是推演不是观点）
- 提取太宽泛（"AI很重要"不是有价值的观点）

---

### 维度2：行业洞察 [INSIGHT]

**提取标准**：
- 对行业趋势、规律、本质的深度认知
- 不是表面的观察，是"看到别人看不到的"
- 有一定的抽象和概括性，能揭示底层逻辑

**示例**：
```markdown
> 原文："70%的企业在试点AI，但只有7%实现了规模化。这个剪刀差五年前企业上云时也出现过，但这次时间窗口短得多。"（第8段）
> 提取：[INSIGHT] AI行业的"7%鸿沟"——试点率与规模化率之间的巨大落差，且时间窗口比上云时代更短 —— 张华（行业分析师）
> 引用理由：揭示了AI落地的核心矛盾，数据+类比让洞察可感知
> 核查状态：PARTIAL（McKinsey数据需核实具体报告）
> 关联：与 [DATA] 70%/7% 数据互为支撑
```

**与 [VIEW] 的区别**：[VIEW] 是"我判断A是对的"，[INSIGHT] 是"我发现了一个规律/本质"。

---

### 维度3：数据事实 [DATA]

**提取标准**：
- 具体的数字、比例、时间节点、指标
- 可验证的事实陈述
- 来自具体来源的数据

**示例**：
```markdown
> 原文："全球 AI Agent 市场 2024 年 51 亿美元，到 2026 年预计 500 亿"（第5段）
> 提取：[DATA] 全球AI Agent市场：2024年51亿美元 → 2026年预计500亿 —— 来源：McKinsey报告
> 引用理由：10倍增长预测，是文章说服力的数据骨架
> 核查状态：UNVERIFIED（需核查具体报告名称和发布时间）
> 关联：支撑 [INSIGHT] 市场爆发趋势判断
```

**常见错误**：
- 模糊数据不标记（"增长很快"不是数据，"增长300%"才是）
- 不标注来源（数据没有来源就没有说服力）
- 混淆预测和事实（"预计2026年500亿"是预测，需标注）

---

## 🔥 传播层

### 维度4：反常观点 [CONTRA]

**提取标准**：
- 与主流观点、行业常识、大众认知**明确相悖**的判断
- 不是简单的"不同意见"，是"颠覆性认知"
- 发言者有立

references/fact-check-guide.md

# 事实核查方法论

> 基于 news-fact-check skill 方法论，适配 transcript-crafter 的素材核查场景

## 核心原则

**先怀疑，后验证**。不要假设任何信息是真实的或假的，始终通过证据来判断。

---

## 核查流程

### 第一步：识别关键声明

从素材中提取可验证的核心事实主张（Claims），包括：
- 具体的人物、地点、时间、数据
- 直接引语和归属来源
- 事件的核心事实

### 第二步：多源验证

对每个关键声明进行交叉核实：

1. **权威新闻源比对**：对比 Reuters、AP、新华社、财新等权威媒体是否报道
2. **官方信息核查**：查找政府部门、机构、企业的正式声明
3. **事实核查网站**：
   - [Snopes](https://snopes.com/)
   - [PolitiFact](https://politifact.com/)
   - [FactCheck.org](https://factcheck.org/)
   - [中国谣言粉碎机](https://piyao.sina.cn/)
   - [腾讯新闻较真](https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm)
4. **金融数据核查**（妙想 mx-data）：
   - 股价/市值/财报等硬数据
   - 研报/目标价等分析师数据
   - 行业对比数据

### 第三步：评估来源可靠性

检查原始信息来源的可信度：
- 媒体声誉和历史准确性
- 是否有明确的消息源
- 报道是否包含多方观点
- 出版时间是否最新
- 是否有明显的偏见或利益相关

### 第四步：给出结论

根据证据强度，给出以下结论之一：

| 结论 | 标记 | 含义 | 文章中的处理 |
|------|------|------|------------|
| 已证实为真 | `[VERIFIED]` | 有多处独立可靠来源证实 | 直接使用 |
| 部分属实 | `[PARTIAL]` | 包含真实成分但有误导性细节或需更新 | 标注"截至XX时间"或补充说明 |
| 无法核实 | `[UNVERIFIED]` | 缺乏足够证据做出判断 | 加注"据XX表示"或降级为观点 |
| 已证实为假 | `[INCORRECT]` | 有明确证据证明为虚假信息 | 不使用，或标注"与公开数据存在差异" |
| 误导性 | `[MISLEADING]` | 技术上可能为真但呈现方式具有误导性 | 重新表述或补充上下文 |

---

## 常见红旗特征

以下特征提示信息可能不可靠：
- 来源模糊或不存在
- 情绪化、煽动性语言
- 单一来源，无其他媒体跟进
- 声称"独家报道"但无原始链接
- 使用模糊的时间表述（如"近日"）
- 数据无来源或来源不可追溯
- 利益相关方的自我陈述（如CEO谈自家公司前景）

---

## 访谈场景特殊规则

### CEO/高管发言的特殊处理
- 对自家公司的正面判断 → 天然有利益相关，需交叉验证
- 具体数据（收入/CapEx/市占率） → 优先用妙想查财报核实
- 前瞻性预测 → 标记为"前瞻判断"，不标 VERIFIED
- 个人经历 → 通常 UNVERIFIED（无法公开验证），但可保留作为叙事素材

### 行业专家发言的特殊处理
- 行业趋势判断 → 用 cn-web-search 查行业报告交叉验证
- 竞品评价 → 天然有利益冲突，需标注
- 技术细节 → 用技术引擎验证

### 数据类素材的核查优先级
1. 财报数据 → 妙想 mx-data（最高优先级）
2. 市场数据 → 妙想 mx-data + cn-web-search 交叉验证
3. 行业报告数据 → cn-web-search 财经引擎
4. 个人估算/口头数据 → 标记 UNVERIFIED，使用时加注

---

## 输出格式

完成核查后，以以下格式呈现：

```
📋 核查结论：[VERIFIED / PARTIAL / UNVERIFIED / INCORRECT / MISLEADING]

🔍 关键发现：
- [发现1]
- [发现2]

📚 证据来源：
- [来源1]
- [来源2]

⚠️ 注意事项：
- [任何可能影响判断的因素，如利益相关、时效性等]
```

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The same record, as JSON, for agents and crawlers.

{
  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
      "href": "https://clawhub.ai/edwardwason/skills/transcript-crafter",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/edwardwason/skills/transcript-crafter",
      "sourceType": "profile",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-11T08:43:43.738Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "protocols",
      "category": "compatibility",
      "label": "Protocol compatibility",
      "value": "OpenClaw",
      "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-edwardwason-transcript-crafter/contract",
      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-edwardwason-transcript-crafter/contract",
      "sourceType": "contract",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-11T08:43:43.738Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "traction",
      "category": "adoption",
      "label": "Adoption signal",
      "value": "1.1K downloads",
      "href": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceType": "profile",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-11T08:43:43.738Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "latest_release",
      "category": "release",
      "label": "Latest release",
      "value": "1.3.1",
      "href": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceType": "release",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-07-19T12:50:09.257Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "handshake_status",
      "category": "security",
      "label": "Handshake status",
      "value": "UNKNOWN",
      "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-edwardwason-transcript-crafter/trust",
      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-edwardwason-transcript-crafter/trust",
      "sourceType": "trust",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": null,
      "isPublic": true
    }
  ],
  "events": [
    {
      "eventType": "release",
      "title": "Release 1.3.1",
      "description": "Audit remediation: H1 length sync, permission table standardization, YARA trigger word rewrite, README bilingual sync, temp-copy publish flow",
      "href": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/edwardwason/transcript-crafter",
      "sourceType": "release",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-07-19T12:50:09.257Z",
      "isPublic": true
    }
  ]
}

Record generated Oct 11, 2026.

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