用途：这是 PawBytes 提案自动化套件（paw-pa）流水线的第一阶段（intake → research → pricing → generation），负责把杂乱的多模态输入——粘贴或输入的文本、音频文件、视频文件或 URL——整理成结构化的 brief.md，供 paw-pa-research、paw-pa-pricing、paw-pa-generation 等下游技能读取。它会抽取客户、范围、预算、时间线和需求，识别提案类型（pitch / rfp / scoping），执行完整性检查，并标记缺口以便引导式澄清或自主假设。
主要能力：文本录入；音频转写；视频转写；结构化抽取；提案类型识别（含置信度）；完整性检查（score、gaps[]、readyForPipeline）；来源保留（sourceInputRef）。音频与视频经 AssemblyAI 处理（说话人分离 + 时间戳），并生成旁挂 transcript.md 供审计。
使用方式：支持参数 --headless / -H 用于非交互模式；可选 --run {slug-date} 指定已有提案文件夹；可选 --mode autonomous|guided。配置从 {project-root}/.pawbytes/config/config.yaml 与 config.user.yaml 加载，涉及 assemblyai_api_key、default_proposal_type、default_language、workspace_folder、default_mode。运行时文件夹为 {memory-root}/proposals/{slug}-{date}/。若转写 JSON 后渲染，可用： python3 scripts/transcribe.py --api-key "$ASSEMBLYAI_API_KEY" --input "{path-or-url}" --out "{run-folder}/transcript.md" --json-out "{run-folder}/transcript.json" 以及： python3 scripts/write_brief.py --brief "{run-folder}/.brief.json" --out "{run-folder}/brief.md" --summary-out "{run-folder}/.intake-summary.json"
适用场景：需要把客户简报、录音或视频整理为可交接的提案前置文档时；RFP 粘贴会偏重合规与需求，scoping 偏重交付物与里程碑，pitch 偏重问题与结果。
限制：音频/视频转写依赖 AssemblyAI API 密钥，缺少密钥时需手动粘贴转录文本，不会静默跳过。产物必须为结构化 brief.md，不能是原始转录堆砌。资料未提供收费与价格信息，暂未提供相关说明。