解老師 corpus 對位 dot-skill celebrity 六維 research toolchain

Corpus → dot-skill celebrity 六維 mapping

dot-skill celebrity workflow 六維（從 README 抽）

1. works（著作 / 作品）
2. interviews（訪談 / 對談）
3. decisions（決策 / 判斷）
4. expression DNA（語言指紋）
5. external evaluations（外部評價）
6. timeline（時間軸）

解老師六維 mapping

維度	解老師資產	wiki entries (本研究)
works	《超業攻略》《增員攻略》《行銷表達力》《行銷表達力 6CD》「邀約力」(規劃)	001 / 002 / 011 / 027 / 045
interviews	Podcast 銷幫 / SmartM 文章 / 各媒體採訪	007 / 036
decisions	FB 觀點補給站 / 對 50 個真實案例的判斷 / 對其他流派立場	028 / 043
expression DNA	YT「哥跟你談銷售」+ Podcast 銷幫 + FB 心法劍法 + Punchline	008 / 009 / 042
external evaluations	住商 / 國泰 / 台灣 / 新光人壽推薦 / 15 萬學員口碑 / 2000 主管肯定	012
timeline	2008-2026 講師 18 年 / 20 起保險業 12 年 / 電話行銷期 379/3800 戰績	_INDEX.md

對位 dot-skill 自動處理

dot-skill tools/research/ 套件：

• download_subtitles.sh 抓 YT「哥跟你談銷售」120+ 影片字幕 → 自動產 ~120 篇 transcript
• srt_to_transcript.py 清理字幕
• merge_research.py 整合 + dedupe
• quality_check.py SKILL.md 品質校驗

對位 Joey 「100 篇 wiki」需求

dot-skill 走完六維 toolchain 後自動生成的 entries 數量遠超 100：

• YT 字幕 = 100-200 篇
• FB 10 年貼文 = 數百到上千篇
• 4 本書章節 / 段落切片 = 50-100 篇
• 訪談 + 媒體 = 20-50 篇

本研究這 100 篇 Lyra 手寫的 wiki 是「核對基底」 — dot-skill 自動產的 corpus 用這 100 篇做 quality check 比對。

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technical-mapping six-dimension dot-skill-alignment corpus-strategy quality-baseline