scribe

โดย anthropic

ทักษะอ้างอิงสำหรับ Zoom AI Services Scribe ใช้หลังจากกำหนดเส้นทางไปยังเวิร์กโฟลว์การถอดความเมื่อจัดการสื่อที่อัปโหลดหรือจัดเก็บ การตรวจสอบสิทธิ์ JWT ของแพลตฟอร์ม Build,…

npx skills add https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins --skill scribe

Zoom AI Services Scribe

Background reference for Zoom AI Services Scribe across:

  • synchronous single-file transcription (POST /aiservices/scribe/transcribe)
  • asynchronous batch jobs (/aiservices/scribe/jobs*)
  • browser microphone pseudo-streaming via repeated short file uploads
  • webhook-driven batch status updates
  • Build-platform JWT generation and credential handling

Official docs:

Routing Guardrail

  • If the user needs uploaded or stored media transcribed into text, route here first.
  • If the user needs live meeting media without file-based upload/batch jobs, route to ../rtms/SKILL.md.
  • If the user needs Zoom REST API inventory for AI Services paths, chain ../rest-api/SKILL.md.
  • If the user needs webhook signature patterns or generic HMAC receiver hardening, optionally chain ../webhooks/SKILL.md.

Quick Links

  1. concepts/auth-and-processing-modes.md
  2. scenarios/high-level-scenarios.md
  3. examples/fast-mode-node.md
  4. examples/batch-webhook-pipeline.md
  5. references/api-reference.md
  6. references/environment-variables.md
  7. references/samples-validation.md
  8. references/versioning-and-drift.md
  9. troubleshooting/common-drift-and-breaks.md
  10. RUNBOOK.md

Core Workflow

  1. Get Build-platform credentials and generate an HS256 JWT.
  2. Choose fast mode for one short file or batch mode for stored archives / large sets.
  3. Submit the transcription request.
  4. For batch jobs, poll job/file status or receive webhook notifications.
  5. Persist and post-process transcript JSON.

Hosted Fast-Mode Guardrail

  • The formal fast-mode API limits are 100 MB and 2 hours, but hosted browser flows can still time out before the upstream response returns.
  • Current deployed-sample observations:
    • ~17.2 MB MP4 completed in about 26s
    • ~38.6 MB MP4 completed in about 26-37s
    • ~59.2 MB MP4 completed in about 32-34s on the backend
    • some ~59.2 MB browser requests still surfaced as frontend 504 while backend logs later showed 200
  • Treat frontend 504 plus backend 200 as a browser/edge timeout race, not an automatic transcription failure.
  • For hosted UIs, prefer an async request/polling wrapper for fast mode instead of holding the browser open for the full upstream response.
  • For larger or less predictable media, prefer batch mode even when the file is still within the formal fast-mode size limit.

Browser Microphone Pattern

  • scribe does not expose a documented real-time streaming API surface.
  • If you want a browser microphone experience, use pseudo-streaming:
    1. capture microphone audio in short chunks
    2. upload each chunk through the async fast-mode wrapper
    3. poll for completion
    4. append chunk transcripts in sequence
  • Recommended starting cadence:
    • chunk size: 5 seconds
    • acceptable range: 5-10 seconds
    • in-flight chunk requests: 2-3
  • This is a practical UI pattern for incremental transcript updates, not a substitute for rtms.
  • Treat this as a fallback demo pattern, not the preferred production architecture.
  • It adds repeated upload overhead, chunk-boundary drift, browser codec/container variability, and transcript stitching complexity.
  • If the user asks for actual live stream ingestion, low-latency continuous media, or server-push media transport, route to ../rtms/SKILL.md instead.

Endpoint Surface

ModeMethodPathUse
FastPOST/aiservices/scribe/transcribeSynchronous transcription for one file
BatchPOST/aiservices/scribe/jobsSubmit asynchronous batch job
BatchGET/aiservices/scribe/jobsList jobs
BatchGET/aiservices/scribe/jobs/{jobId}Inspect job summary/state
BatchDELETE/aiservices/scribe/jobs/{jobId}Cancel queued/processing job
BatchGET/aiservices/scribe/jobs/{jobId}/filesInspect per-file results

High-Level Scenarios

  • On-demand clip transcription after a user uploads one recording.
  • Batch transcription of stored S3 call archives.
  • Webhook-driven ETL pipeline that writes transcripts to your database/search index.
  • Re-transcription of Zoom-managed recordings after exporting them to your own storage.
  • Offline compliance or QA workflows that need timestamps, channel separation, and speaker hints.

Chaining

Operations

  • RUNBOOK.md - 5-minute preflight and debugging checklist.

Skills เพิ่มเติมจาก anthropic

access
anthropic
จัดการการเข้าถึงช่อง Discord — อนุมัติการจับคู่ แก้ไขรายการที่อนุญาต ตั้งค่านโยบาย DM/กลุ่ม ใช้เมื่อผู้ใช้ขอจับคู่ อนุมัติใครบางคน ตรวจสอบว่าใครได้รับอนุญาต…
official
session-report
anthropic
สร้างรายงาน HTML ที่สามารถสำรวจได้เกี่ยวกับการใช้งานเซสชันของ Claude Code (โทเค็น, แคช, ตัวแทนย่อย, ทักษะ, พรอมพ์ที่มีค่าใช้จ่ายสูง) จากบันทึกการสนทนาใน ~/.claude/projects
official
build-mcp-server
anthropic
ทักษะนี้ควรใช้เมื่อผู้ใช้ขอให้ "สร้าง MCP server", "สร้าง MCP", "ทำการรวม MCP", "ห่อ API สำหรับ Claude", "เปิดเผยเครื่องมือให้กับ…
official
cookbook-audit
anthropic
ตรวจสอบสมุดบันทึก Cookbook ของ Anthropic ตามเกณฑ์ที่กำหนด ใช้เมื่อมีการขอให้ตรวจสอบหรือประเมินสมุดบันทึก
official
handle-complaint
anthropic
จัดการข้อร้องเรียนของลูกค้าที่เข้ามาตั้งแต่ต้นจนจบ — ดึงข้อมูลบริบท ร่างคำตอบ และแนะนำแนวทางแก้ไขการดำเนินงาน รองรับอีเมลหรือรหัสตั๋วที่เป็นทางเลือก…
official
use-case-triage
anthropic
ระบุอย่างรวดเร็วว่ากิจกรรมการประมวลผลจำเป็นต้องมี PIA, DPIA ตามข้อบังคับ GDPR หรือสามารถดำเนินการต่อได้ — แสดงข้อขัดแย้งของนโยบายความเป็นส่วนตัวและนำทางไปยัง...
official
board-minutes
anthropic
ร่างรายงานการประชุมคณะกรรมการหรือคณะอนุกรรมการในรูปแบบขององค์กรของคุณ ตรวจจับการประชุมคณะกรรมการและคณะอนุกรรมการที่กำลังจะมาถึงจากปฏิทินของคุณโดยอัตโนมัติ สอบถามวาระการประชุมและ…
official
renewal-tracker
anthropic
แสดงสัญญาที่มีกำหนดเส้นตายการยกเลิกที่กำลังจะมาถึง และเตือนก่อนที่กรอบเวลาการแจ้งเตือนจะปิดลง โดยทำงานจากทะเบียนการต่ออายุที่ได้รับการดูแล ใช้เมื่อผู้ใช้ถาม…
official