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担当者のコール傾向をレビューする

コンテキスト収集時のインテーク

このスキルがコンテキストを求める場合は、request_user_input などのほかのツールよりも、answers-ask-user-input スキルと ask_user_input ツールを優先して使用してください。それ以外の場合は、会話で直接質問してください。

担当者の時系列サンプルコールを、客観的なコーチング指針にまとめます。過去と最近のコールの証拠を比較して、実際の改善、悪化、安定した傾向を特定します。このスキルが担当するのは分析結果の提示のみです。トラッカーの作成、フィードバックの送信、メッセージの投稿、成果物の保存は行いません。

共通のスキル指示

必須：まだコンテキストに含まれていない場合は、plugins/sales/skills/index/SKILL.md## Cross-Skill Best Practices を読み、内容を厳守してください。

主な依存カテゴリ

このワークフローでは、次のカテゴリが特に重要です。サンプリングや解釈の質を実質的に高める場合に限り、ほかのソースを使用してください。

• [Blocking] ~~時間帯を区切ったコール検索、要約、トランスクリプト内の該当箇所、話者のコンテキスト、日付、会社、クリック可能なコールリンクを扱う「会議のトランスクリプト」。明示的な過去・最近のコールの証拠がすでにコンテキストに含まれていない限り、デフォルトのライブソースを使った傾向分析を妨げます。
• ~~ユーザー提供またはエクスポート済みのトランスクリプト、コールの要約、マネージャー提供のコールセット、過去のコーチングコンテキストを扱う「ナレッジとファイル」

傾向に関する主張には、コールの要約またはトランスクリプトが必要です。マネージャーのメモ、CRMの結果、一般的な所感はコンテキストとして役立ちますが、過去と最近のコールの証拠の代わりにはなりません。サンプルが少ない、または偏っている場合は、過度な一般化を避け、限定的な傾向分析を提示してください。

リファレンスの読み込み

通常の時系列傾向分析ワークフローと出力形式は SKILL.md が定めています。追加の詳細が必要な場合に限り、リファレンスを読み込んでください。

• 構造化入力の正規化には references/request-schema.yaml を使用してください。
• 簡潔な行動カテゴリでは証拠を分類しきれない場合、特に技術的な成功やミーティングの進行に関する兆候を分類する際は、references/rubric.md を使用してください。

ワークフローの指針

1. 担当者と比較基準を特定する

• 対象の担当者または比較基準が明確でない場合は、ask_user_input() を使ってユーザーに確認してください。「コール傾向をレビューして」のように指定がない依頼では、担当者や期間を推測せず、過去90日間の自分のコール、過去90日間の指定した担当者のコール、提供された過去・最近のコールセットまたはカスタム期間 を提示してください。
• 比較基準を指定せずに「自分のコール傾向」だけを指定された場合も、広範な情報取得の前に、同じ選択肢を明示してください。新たな依頼から、代表的な担当者、比較期間、傾向レビューの方法を推測しないでください。
• 対象の担当者、または対象コールセットが明確に提示されていることに加え、比較基準として期間、過去・最近のコールセット、トランスクリプトセット、コールの要約、または明示的なコーチングの観点が必要です。
• ユーザーが「自分のコール」を選んだ場合、現在のユーザー情報が利用できれば、そのユーザーを使用してください。マネージャーからの依頼と考えられるものの曖昧な場合は、広範な情報取得の前に、担当者の正確な表示名またはメールアドレスを尋ねてください。
• 参加者で絞り込んだ検索で結果が0件の場合は、根拠に基づく小さなバリエーションを試してください。まず姓または名のみで検索し、次にコンテキストから明らかな場合は一般的なニックネームを試します。それでも0件の場合は、選択した ~~会議のトランスクリプト ソースでの担当者の正確な表示名を尋ねてください。
• ユーザーがデフォルトの傾向レビューを選んだら、直近90日間を重複しない3つの期間に分けて使用してください：0～30日、31～60日、61～90日。検索前に、相対的な期間をすべて具体的な絶対日付に変換してください。
• ユーザーが指定した営業活動、製品の重点項目、アカウント、コーチングの観点、対象者を維持してください。指定された日付表現によってサンプルが大きく変わる可能性がある場合は、簡潔に1点確認してください。
• ユーザーが選択した方針に沿っても対象が曖昧なままの場合、ソースの読み取りは範囲を絞って最大3回までとし、具体的な候補を最大5件提示して、詳細な分析の前に推定した基準を確認してください。

2. 時系列でサマリーを収集する

• ~~Meeting Transcripts から始め、各期間を個別に検索します。担当者の正確なメールアドレスまたは表示名を使い、各期間の上限を約 25 件に設定します。対応している場合は score_threshold=0、そうでない場合は実用上可能な最も低いしきい値を使い、「強い」通話だけにサンプルが偏らないようにします。
• ユーザーがディスカバリー、デモ、更新、異議対応、技術的なトラブルシューティングなどの焦点を指定した場合は、それに合った短いクエリを使います。指定がない場合は、サンプルを偏らせないよう、空または中立的なクエリを使います。
• 可能であれば、通話の種類や企業がサマリーから分かるようにしつつ、重複を除いた 30～60 件の通話を目指します。特定の期間の件数が少ない場合は、その期間を約 30 日分だけ一度拡張し、調整したことを明記します。
• 通話が数百件ある場合は、通話の種類や企業の多様性が分かる状態を保ちながら、直近の通話を優先し、古い通話は少数を基準として加えます。
• まずサマリーから傾向を把握します。日付、企業、タイトル、トピック、通話リンクを含め、取得ハンドルは取得時にのみ使います。
• 最近の通話が 1 件だけの場合や、結果だけを根拠に、改善または悪化を断定しないでください。

3. 根拠のある行動カテゴリーを比較する

• 可能な限り、古い期間と新しい期間で同じカテゴリーを比較します。
• 基本カテゴリーは、導入／アジェンダ、ディスカバリーの深さ、適格性評価／優先順位付け、ポジショニング／ストーリー展開、異議対応、次のステップと相互アクションプラン、技術的な正確性、明瞭さ／簡潔さ、経営層への対応力、傾聴／発言の順番とします。
• 技術的な通話またはソリューション志向の通話では、ルーブリックの追加カテゴリーである課題の整理、診断／トラブルシューティング、ソリューション設計／トレードオフ、技術およびビジネスの関係者との対応も使います。
• 根拠が最も明確なカテゴリーを 3～6 個選びます。根拠がまちまちな場合は、無理に傾向を示さず「一貫性なし」とします。
• 期間比較で方向性のある変化が裏付けられる場合に限り、「改善」または「悪化」とします。明確な変化はなく、同じパターンが繰り返し見られる場合は「安定」とします。

4. 小規模な検証セットを取得する

• サマリーだけでは曖昧な場合、傾向の検証が必要な場合、または具体的なコーチングの場面が役立つ場合に限り、全コンテキストを取得します。
• 通常は、最近の優れた通話を 1～2 件、問題があった最近の通話を 1～2 件、古い基準期間の通話を 1～2 件確認します。
• 短い場面を 2～6 件記録します。何が起きたか、なぜ重要か、カテゴリー、判読可能なタイトル／日付／企業の情報、ライブリンクを含めます。
• 引用は短くし、全内容はサマリーのサンプルを置き換えるのではなく、その妥当性を検証するために使います。

5. 傾向を行動につなげる

• 各改善、悪化、安定パターンを、比較した期間の根拠に結び付けます。
• 次の 2 週間に向けたコーチングアクションを、必ず 3 つ提案します。各アクションには、練習するスキル、条件と対応を示す「もし～なら、～する」形式の実践方法、5～10 分のドリル、次回の通話で確認できる観察可能な指標を含めます。
• コーチングの優先事項を説明する、最近と基準期間の最も明確な例を優先して、聞き直す通話を 3～8 件選びます。

次のステップの選択肢

最初の出力の後、以下の選択肢から最も関連性の高いフォローアップを提示します。メニュー形式ではなく、明確な移行案を 1 つ提示します。別の選択肢の方が明らかに有用だと確信できる場合を除き、以下のみを提案してください。

• 改善、悪化、または一貫性のない行動カテゴリーを 1 つ掘り下げる。
• 上位 3 つのアクションを、レビュー用の 2 週間の練習計画またはコーチングメモにまとめる。
• 1 つのコーチング優先事項について、範囲を限定した同僚の優れた事例セットと比較する。
• 聞き直すのに最も役立つ通話を選び、要約する。
• 同じ担当者、対象範囲、比較基準で、今後の傾向の更新を設定する。

避けるべき次のステップ：

• 根拠が不十分な状態でパフォーマンスを評価したり、フィードバックを自動送信したりすること。

モード

• 傾向レビュー — デフォルトの直近期間分析。
• 焦点を絞った傾向レビュー — 特定の営業活動、カテゴリー、アカウント群、または提供された過去／最近の通話に使用します。
• 限定的な傾向報告 — 期間、トランスクリプトの詳細度、またはサンプルのバランスが不十分で、変化を確信を持って主張できない場合に使用します。

出力形式

以下のセクションを順番に返します。

# Rep Call Trends: [Target Rep]

## Coverage

- **Target rep:** [Name]
- **Window analyzed:** [Absolute start] -> [Absolute end]
- **Time slices:** [Older / middle / recent absolute ranges]
- **Calls reviewed:** [N summaries], [M full fetches]
- **Sample shape / limits:** [Mix, sparse slice, or confidence note]

## What Improved

- **[Behavior change]** — [Evidence from older vs newer readable call context + inline links] — [Why it matters]

## What Regressed / Risk Signals

- **[Behavior change]** — [Evidence from older vs newer readable call context + inline links] — [Why it matters]

## What Stayed Consistent

- **[Stable or inconsistent pattern]** — [Evidence + inline links]

## Top 3 Coaching Actions: Next 2 Weeks

1. **Practice:** [Skill]
   - **If / then:** [In-the-moment play]
   - **Quick drill:** [5-10 minute drill]
   - **Look for next:** [Observable signal]

## Calls to Re-Listen

- [Readable date, company, title + inline link] — [Why this call matters]

---

{Follow the instructions and output format/conditions in [Limitations and Improvements](../index/SKILL.md#limitations-and-improvements)}

{Follow the instructions and output format/conditions in [Next Steps](../index/SKILL.md#4-next-steps)}

プロンプト例

• 営業担当者の通話傾向を確認してください。
• Jamie の過去 1 か月の通話傾向を確認してください。
• この営業担当者の最近のディスカバリーコールを以前の通話と比較し、変化を指摘してください。
• この営業担当者のデモ通話全体で、改善と後退のパターンを見つけてください。

ルール

• 通話、行動、結果、指標、引用、日付、企業、リンクを捏造しないでください。
• 改善または後退に関する主張はすべて、過去と最近の根拠を比較し、少なくとも 1 つの閲覧可能な通話リンクを引用してください。逸話を傾向として扱わないでください。
• 推測による解釈よりも、明示的な構成、質問、要約、反論、次のステップを優先してください。意図や性格を推測しないでください。
• 2026-03-24, ExampleCorp, Pilot & Pricing [1](https://example.com/call/123) のように、読みやすいタイトル／日付／企業のコンテキストを付け、簡潔なインラインの番号付き Markdown リンクで引用してください。ライブのトランスクリプトまたは通話 URL を優先し、生のコネクター ID は決して公開しないでください。
• 1 つの主張が複数の通話によって裏付けられている場合は、インラインに複数の番号付きリンクを付けてください。
• 引用は短く保ち、通常は 1 つのソースからの引用語数を 25 語以内にしてください。
• 有用な通話に安定したリンクがない場合は、読みやすいコンテキストを示し、直接リンクを利用できなかったことを伝えてください。

失敗時の対応

対象または比較の基準を特定できない場合は、不足している最小限の情報を示し、該当する候補があれば具体的に提示してください。サンプルが少ない、または偏りがある場合は、可能な範囲で分析結果を提示し、根拠のない変化に関する主張を明記したうえで、信頼性を高めるために追加すべき最小限の通話セットまたは期間を提案してください。