5f0b41161e
LLM komprimiert das Transkript bisher auf wenige Sätze + 20 Excerpt-Einträge — der Rest fiel aus dem Dokument. Pipeline reicht Whisper-Segmente jetzt an build_docx/build_pdf durch; Profile mit `docx.include_full_transcript: true` hängen das komplette Transkript (9 pt) am Ende an. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
59 lines
1.6 KiB
YAML
59 lines
1.6 KiB
YAML
name: phone-call
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display_name: Telefonnotiz
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language: de
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summary_prompt: |
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Du bist ein präziser Assistent für Telefonnotizen. Analysiere das Gespräch
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und liefere ein JSON-Objekt mit:
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- "caller": Anrufer (Name oder "n/a")
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- "company": Firma des Anrufers oder leer
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- "datetime": Datum/Uhrzeit falls aus dem Transkript ableitbar, sonst leer
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- "topic": Anliegen in einem Satz
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- "summary": Gesprächs-Zusammenfassung in 2-4 Sätzen
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- "agreement": Was wurde vereinbart
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- "tasks": Liste von Aufgaben (jeweils {"owner", "task"})
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- "callback": Wiedervorlage / Rückruftermin oder leer
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Antworte AUSSCHLIESSLICH mit JSON, kein Markdown-Codeblock.
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Titel: {title}
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Transkript:
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"""
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{transcript}
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"""
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protocol_prompt: |
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Erstelle aus den folgenden Daten eine formelle Telefonnotiz als JSON mit:
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- "title", "date" (YYYY-MM-DD), "caller", "company", "topic"
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- "summary", "agreement"
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- "tasks": Liste von {"owner", "task"}
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- "callback"
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Antworte AUSSCHLIESSLICH mit JSON.
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Titel: {title}
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Bestehende Zusammenfassung: {summary_json}
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Transkript:
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"""
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{transcript}
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"""
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docx:
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title_field: title
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default_title: Telefonnotiz
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include_full_transcript: true
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meta:
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- { key: date, label: "Datum" }
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- { key: caller, label: "Anrufer" }
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- { key: company, label: "Firma" }
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- { key: topic, label: "Anliegen" }
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sections:
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- { key: summary, label: "Gesprächsverlauf", type: text }
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- { key: agreement, label: "Vereinbarung", type: text }
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- { key: tasks, label: "Aufgaben", type: tasks }
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- { key: callback, label: "Wiedervorlage", type: text }
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