Setup
28.9kConfigura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.
- Costo de contexto al activarse
- 7.4k tok
- Tamaño del paquete
- 1 archivo
- Última actualización
- hace 4 días
Procesamiento post-llamada de voz: convierte el transcript en una página del brain, publica el resumen en la mensajería del operador y archiva el audio.
Reemplaza a: meeting-ingestion (para transcripts de reuniones multipersona), media-ingest (para memos de voz grabados)
en todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
68 tok en reposo
7 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add garrytan/gbrain --skill voice-post-call --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Este skill reads environment config.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Convention: see gbrain's
skills/conventions/quality.mdfor citation rules + back-link enforcement, andskills/_brain-filing-rules.mdfor the filing decision protocol. (These are not copied by the install; the relative paths resolve only if your host repo mirrors gbrain's skills layout.)
Every call gets processed, even on tool-call failure. The voice persona MAY log mid-session via an opted-in write tool, OR the call may end without that tool firing (model forgot, WebRTC dropped, browser crashed). A call-end handler should post a structured signal regardless so the brain still gets the transcript + audio reference — see "Two firing paths" below for which of these ships today and which the operator implements.
If both paths fire (the tool call AND the call-end handler), the second one is idempotent — it sees the brain page already exists and updates instead of duplicating.
1. CAPTURE → MediaRecorder on the host repo's voice-agent service captures
the full call audio (webm/opus) to /tmp/calls/<ts>-<persona>.webm.
The browser client at /call?test=1 also captures via WebAudio-tee
for E2E asserts; production /call uses server-side capture only.
2. TRANSCRIBE → Whisper (via gbrain transcription) processes the audio. Output:
full transcript (timestamped) + speaker labels where possible.
3. SUMMARIZE → A separate LLM call produces a 3-5 sentence summary covering
key topics, decisions, and unresolved items.
4. WRITE → Create or update meetings/YYYY-MM-DD-call-<persona>.md with:
- frontmatter (date, persona, duration, ratings)
- full transcript in a "Transcript" block-quote section
- summary in a "Summary" section
- audio link (file://, or signed URL if uploaded to storage)
- any entity cross-links (people, companies mentioned)
5. CROSS-LINK → For each entity in the transcript (person, company), append a
timeline entry to people/<slug>.md or companies/<slug>.md pointing
back to this call page. Iron Law: per conventions/quality.md.
6. POST → Send the summary to the operator's messaging surface (Telegram,
Slack, Discord — whichever is wired in $TARGET_REPO/.env).
Path A — Persona-initiated mid-call (opt-in):
The voice persona calls log_to_brain via the WebRTC data channel; the host-repo /tool endpoint dispatches through tools.mjs. log_to_brain is in OPTIONAL_OPS, not READ_ONLY_OPS, so this only works if the operator's tools-allowlist.local.json opts in (there is no log_call_summary tool — the override can only enable ops listed in OPTIONAL_OPS).
Path B — Call-end handler (not yet shipped):
The shipped server.mjs has no automatic call-end handler — nothing fires when the WebSocket / WebRTC connection closes. To get the safety-net behavior, implement a post-call handler in your host repo that reads the captured audio + transcript on connection close and runs the pipeline above. Until you do, Path A (opt-in) is the only firing path, and calls where the persona never logs are NOT processed.
---
type: meeting
subtype: voice-call
persona: venus
date: 2026-05-17
duration_sec: 124
caller: operator
rating: 7
issues: []
audio_url: "file:///tmp/calls/2026-05-17-1029-venus.webm"
created: 2026-05-17
---
# Voice call: 2026-05-17 with Venus
> Brief 3-5 sentence summary of what was discussed and any decisions made.
## Summary
[Agent-authored 3-5 sentence summary covering topics, decisions, action items.]
## Transcript
> [Verbatim per-turn transcript with speaker labels and timestamps. Pure quote
> — do not paraphrase. Block-quoted because the exact wording matters more
> than a cleaned-up version.]
🔊 [Audio](file:///tmp/calls/2026-05-17-1029-venus.webm)
## Entities mentioned
- [Person](people/<slug>.md)
- [Company](companies/<slug>.md)
## Timeline
- **2026-05-17 10:29 PT** | voice call with Venus, 124s, rating 7 — [topic]
[Source: voice call with <persona>, YYYY-MM-DD HH:MM PT]
Ships with this bundle (sibling directories after install):
Lives in gbrain's skills/ (present on the host only if your repo mirrors gbrain's skills layout):
meeting-ingestion — analogous flow for multi-party meeting transcripts (different in that voice-call is typically 1:1)media-ingest — for recorded one-way voice memos (different from live voice calls)This skill guarantees:
meetings/ or voice-calls/ (consistent with _brain-filing-rules.md).quality.md, _brain-filing-rules.md) are followed.---
type: meeting
subtype: voice-call
persona: <mars|venus>
date: YYYY-MM-DD
duration_sec: N
caller: <identity>
rating: 0-10
audio_url: "<file:// or signed URL>"
---
# Voice call: <date> with <persona>
> <Summary>
## Summary
<body>
## Transcript
> <verbatim>
🔊 [Audio](<url>)
## Timeline
- **<date> <time> <tz>** | voice call with <persona>, <duration>s — <topic>
Reproducido de garrytan/gbrain bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere que el operador habilite log_to_brain en tools-allowlist.local.json o implemente un manejador de fin de llamada en el host repo.
Variables de entorno:TARGET_REPO
Este repo incluye 75 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Configura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.
Chequeos de salud del brain: aplicación de back-links, auditoría de citas, validación de filing, detección de info obsoleta, páginas huérfanas y benchmarks.
Migra un brain de gbrain-base a la taxonomía de 14 tipos canónicos de gbrain-base-v2 usando gbrain onboard --check y el handler Minion unify-types.
Cuándo y qué recuperar: abre la página del brain de una entidad relevante antes de responder desde memoria.
Operaciones del brain: búsqueda primero, ciclo leer-enriquecer-escribir, atribución de fuentes, enriquecimiento ambiental y back-linking. Leer antes de cualquier interacción con el brain.
Importa exports de ChatGPT, Claude y Perplexity y transcripciones de sesiones como páginas fechadas en conversations/, valida y extrae hechos, y mantiene el archivo sin huecos con detección y backfill.
Archivista universal para archivos personales (Dropbox/B2/Gmail-takeout/disco local). Filtra contenido de alto valor y lo muestra de forma interactiva; exige un allow-list scan_paths explícito en gbrain.yml.
Transforma volcados de texto crudo de artículos en el brain en páginas estructuradas con resumen ejecutivo, citas textuales, insights clave, por qué importa y referencias cruzadas.
Filtro de calidad previo a la escritura para todo lo que entra al brain: nada de cp/mv en crudo. Resuelve entidades con nombre por registro y aplica el árbol de decisión de dedup leyendo el primer resultado.