Тестовый стенд · без Whisper

Загрузка транскриптов

Если звонок уже расшифрован (CRM / стороннее ASR / вручную) — положи .txt-файл(ы) сюда и выбери, чем анализировать. Транскрибация пропускается, пайплайн стартует сразу с LLM-анализа.

Шаг 1 · Файлы один .txt на звонок · можно несколько сразу · до 10 МБ
Транскрипты *
UTF-8 или CP1251 · минимум 30 символов · имя файла станет original_filename в БД. PII-анонимизация применяется автоматически (телефоны/ФИО/email/карты).
Шаг 2 · Общие метаданные применятся ко всем файлам батча
Этап сделки
Продукт
Код сотрудника
Отдел
utm_source
utm_campaign
Шаг 3 · Чем анализировать выбор применится к каждому звонку в батче
💡 Chat-режим — payload каждого звонка записывается в out/chat/<call_id>.md. Вставляешь в Claude Code, получаешь JSON, загружаешь обратно через scripts/ingest_manual_scoring.py. Цена — $0, полностью обходит SpendGuard.
Готово
Каждый файл → Call + Transcript(manual_upload) → анализ выбранной моделью. Результат — в /calls.
Формат транскрипта · примеры

Простой текст

Здравствуйте, Иван. Меня зовут Алексей, я из
компании Eduson. Звоню по заявке на курс
«Нейросети для бухгалтера». Удобно сейчас
говорить?

— Да, удобно. Слушаю вас.

— Отлично. Расскажу про программу…

С разметкой ролей

[00:00:05] Менеджер: Добрый день.
[00:00:08] Клиент: Здравствуйте.
[00:00:12] Менеджер: Это Алексей из Eduson.
Звоню по заявке на курс...

[00:13:42] Клиент: Хорошо, давайте
попробуем рассрочку.
Оба варианта работают — LLM-скорер сам выделяет реплики менеджера и клиента. Оптимальная длина — транскрипт «живого» разговора на 8–20 минут.