call-summarizer
Turn a finished CALL-E phone-call transcript into a structured post-call brief with a one-line outcome, a masked summary, extracted action items with owners and due dates, caller sentiment, and a redacted caller fingerprint. Use after any CALL-E call when an agent or operator nee
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 2 日
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
63
65/100 品質 · 66/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
スター
GitHub スター 63
リポジトリ活動
スター 63、フォーク 127
メンテナンス
最終プッシュから 2 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
shell or command execution, filesystem or document access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- The skill relies on regex-based masking for personal names, which is explicitly partial and may miss names without introduction cues. This is documented, but downstream consumers should be aware of the limitation.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 58/100
- 監査
- 74/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- The skill relies on regex-based masking for personal names, which is explicitly partial and may miss names without introduction cues. This is documented, but downstream consumers should be aware of the limitation.
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Dependency or permission surface needs review
Agent セーフティ v2
42/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
中
データベースアクセス
Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
- Dependency or permission surface needs review
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install calle-ai-call-summarizerAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20call-summarizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20call-summarizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/calle-ai-call-summarizer/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use call-summarizer in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20call-summarizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/calle-ai-call-summarizer/install
Install command: npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/calle-ai-call-summarizer/install
LLM テキスト形式
/api/skills/calle-ai-call-summarizer/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=call-summarizer&limit=3
Agent プロンプト
Use call-summarizer for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/calle-ai-call-summarizer/install, then install with: npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizerRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Research agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 65/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 5 件
先にレビュー
- The skill relies on regex-based masking for personal names, which is explicitly partial and may miss names without introduction cues. This is documented, but downstream consumers should be aware of the limitation.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 採用度
確認GitHub スター 63
スター/フォーク活動
確認スター 63、フォーク 127; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 2 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- The skill relies on regex-based masking for personal names, which is explicitly partial and may miss names without introduction cues. This is documented, but downstream consumers should be aware of the limitation.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- GitHub adoption: 63 GitHub stars
- Stars/forks activity: 63 stars, 127 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, external package install surface
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
代替候補
インストール前に比較
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GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: call-summarizer description: Turn a finished CALL-E phone-call transcript into a structured post-call brief with a one-line outcome, a masked summary, extracted action items with owners and due dates, caller sentiment, and a redacted caller fingerprint. Use after any CALL-E call when an agent or operator needs an actionable, reviewable record of what was said without re-reading the whole transcript or re-playing the recording. license: MIT ---
# Call Summarizer
Use this skill after a CALL-E call has completed and the agent needs to turn the returned transcript into a compact, actionable post-call record.
`call-summarizer` is a post-call analysis skill. It takes a CALL-E call result that already contains a transcript, runs locally with no additional phone calls and no network access, and emits a single structured brief: a one-line outcome, a masked summary of the conversation, the action items with owners and due dates, the caller sentiment, and a redacted caller fingerprint for dedup.
It is a good fit for CALL-E's design: the hard part (the call) is already done, and the remaining work (turning a long transcript into something an agent can act on) is pure text analysis that should not require a second provider or a paid summarization API.
## When To Use
Use this skill for:
- turning a completed CALL-E call transcript into a one-page post-call brief - extracting action items with owners and due dates from a call - surfacing caller sentiment so a follow-up can be triaged correctly - producing a masked summary that is safe to log, store, or hand to a human - building a redacted caller fingerprint for de-duplicating repeat callers - any workflow where the call is done and the record is the deliverable
## When Not To Use
Do not use this skill to:
- place, schedule, or cancel a phone call; it only reads transcripts - summarize a call that has no transcript; it will abstain instead of inventing one - act on the action items; it reports them, the operator decides whether to execute - store PII; every output is masked and the fingerprint is one-way hashed - replace a human review for medical, legal, financial, or emergency content - run during the call; it is strictly post-call and never affects call behavior
## Workflow
### 1. Collect the call result
Required: a CALL-E call result containing a `transcript` field (the full dialogue turns between the agent and the callee). The transcript may be plain text or a list of turns; both are handled.
Confirm with the operator that this transcript belongs to a call they authorized and that they want a post-call brief generated. Never run this skill on a transcript whose origin is unknown.
### 2. Generate the brief locally
Run `scripts/summarize_call.py` on the transcript. By default it reads from a file path and prints the brief to stdout; it makes no network calls and places no calls.
```bash python3 scripts/summarize_call.py --transcript path/to/transcript.json --out brief.json ```
The script performs:
1. **Outcome line**: a single sentence stating the call result (confirmed, declined, rescheduled, no-answer, voicemail, unknown) using only words that appear in the transcript. The outcome is bound to the callee's latest effective response (agent text never counts as a confirmation), and any contradictory intent — across utterances or within a single utterance (e.g. "Yes, I can't make it") — fails closed to `unknown`. 2. **Masked summary**: a short prose summary with phone numbers, emails, account identifiers, and title-prefixed or cue-introduced personal names replaced by masked tokens. The brief sets `masked: "partial"` with a `masking_scope` field documenting exactly which PII classes are tokenized; ordinary personal names without an introduction cue are NOT redacted (the skill uses no NER model and the contract is honest about this boundary). 3. **Action items**: each commitment, follow-up, or next step extracted with an owner (the party who said they would do it), a verb, and an optional due date parsed from natural-language time references. Ambiguous items keep `owner: unknown` rather than guessing. 4. **Sentiment**: a coarse label (`positive`, `neutral`, `negative`, `mixed`) with a short justification span from the transcript. It never reports a sentiment the transcript does not support. 5. **Caller fingerprint**: a one-way hash of a stable caller identity input (the masked caller phone number, or an explicit `caller_id` field if provided). The `call_id` is deliberately excluded so the same caller produces the same fingerprint across calls, enabling de-duplication without storing PII.
### 3. Validate the brief
Run `scripts/validate_brief.py` to confirm the brief is well-formed before any downstream system consumes it. It checks that every action item has an owner, that masking has no residual raw phone numbers, emails, account identifiers, or personal names, and that the outcome line is non-empty and grounded in the transcript.
### 4. Review or route
Return the brief to the operator or the calling agent. The skill does not execute any action item; it only reports them. Routing decisions (escalate, follow up, close the ticket) stay with the operator or the host agent.
## Output Schema
The brief is a single JSON object:
```json { "outcome": "Appointment confirmed for Tuesday 10:00.", "summary": "The callee confirmed the appointment and asked for a reminder the day before.", "actions": [ { "owner": "agent", "verb": "send reminder", "due": "2026-09-15", "source_span": "I will send a reminder the day before." } ], "sentiment": { "label": "positive", "justification": "Callee confirmed without hesitation." }, "caller_fingerprint": "sha256:9f2c...", "masked": "partial", "masking_scope": "phone_numbers emails account_ids title_prefixed_names cue_introduced_names", "masking_note": "Structured PII and cued personal names are tokenized. Ordinary uncued names are NOT redacted." } ```
## Safety Rules
Read `references/safety.md` for the full safety contract.
- This skill never places a call and never modifies call state. - Every output is partially masked: phone numbers, emails, account IDs, and cued personal names are tokenized. The `masked` field is `"partial"` with a `masking_scope` documenting the boundary; ordinary uncued names are NOT redacted (no NER model). - The caller fingerprint is a one-way hash; the raw identity is never stored. - Action items are reported, not executed. Medical, legal, financial, and emergency commitments are flagged as `category: sensitive` and routed to a human rather than auto-dispatched. - If the transcript is empty, garbled, or does not support an outcome, the skill abstains with `outcome: unknown` and an empty `actions` list. It never invents a plausible outcome. - No PII leaves the local process. There is no network call and no third-party summarization API.
## Requirements
- Python 3.9 or newer. The skill uses only the Python standard library, so no `pip install` is required for the default (no-call) path. - A CALL-E call result with a transcript. Live calls are out of scope; see the `call-reminder` or `verify-by-phone` skills for placing calls.
## Quick Start
```bash # Dry run on the bundled example transcript (no calls, no network). python3 scripts/summarize_call.py \ --transcript references/example-transcript.json \ --out /tmp/brief.json
# Validate the brief. python3 scripts/validate_brief.py --brief /tmp/brief.json ```
## Examples
See `references/examples.md` for worked examples on different call types (confirmation, reschedule, no-answer, voicemail) and the expected brief for each.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
call-summarizer 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
call-summarizer: Turn a finished CALL-E phone-call transcript into a structured post-call brief with a one-lin... 63 stars https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for call-summarizer: https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer?ref=x Install: npx skills add CALLE-AI/awesome-phone-call-agents --skill call-summarizer
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- CALLE-AI
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は CALLE-AI に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/calle-ai-call-summarizer)作者
CALLE-AI
@calle-ai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 63
- 品質スコア
- 36/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 5
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
Do not auto-install
- GitHub 採用度GitHub スター 63確認
- スター/フォーク活動スター 63、フォーク 127; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 2 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, external package install surface確認
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