用途：本技能属于 Riffrec 的消费端。Riffrec 是采集工具，会录制同步的屏幕、语音与事件会话，输出 riffrec-*.zip 压缩包；本技能负责把这批原始材料转成下游智能体可用的结构化证据。
主要能力与分支路径： 1）Setup：用户还没有录制、询问如何安装 Riffrec、如何采集会话或如何分享反馈时，读取 references/install-riffrec.md。 2）快速缺陷报告：输入是约 60 秒以内的短录制、用户只描述单个具体问题，或明确要求 quick、small、just transcribe 时，读取 references/quick-bug-report.md，输出一份简洁缺陷报告，跳过完整产物集与头脑风暴交接。 3）深度分析：输入较长、包含多个问题/需求/工作流走查，或用户想要需求与头脑风暴素材时，读取 references/extensive-analysis.md，并始终继续进入 ce-brainstorm 技能。
输入不明确时（例如收到压缩包但没有上下文），先检查录制时长与事件数量再选路径；仍不清楚就先问用户，不要贸然运行重流程。
统一分析入口：所有非 Setup 路径共用同一分析器： python scripts/analyze_riffrec_zip.py /path/to/input 可接受输入：Riffrec .zip、.mp4/.mov/.webm 视频、.m4a/.mp3/.wav 音频，或会议记录 .md。用 --output-dir <dir> 指定产物位置；仓库中存在 docs/brainstorms/ 时默认输出到 docs/brainstorms/riffrec-feedback/。快速路径会把输出目录改为临时位置，避免污染仓库。
隐私与提交规则：原始录制、音频分片、压缩包内容、会话转储与提取的截图默认仅保留在本地，除非用户明确要求且隐私可接受，否则不要提交 raw/ 或 frames/ 目录。需求文档、分析摘要、问题分析、来源清单等文本/元数据产物在需要可追溯且不含敏感数据时可提交。提交文档中使用仓库相对路径引用截图，便于后续智能体打开证据。
深度路径使用的 Compound Engineering 输出格式见 references/compound-engineering-feedback-format.md。
限制：未提供具体依赖版本、平台兼容范围与费用信息。