Base de Conocimiento desde Transcripciones de Llamadas

Qué hace

Procesa transcripciones de llamadas (coaching, ventas, soporte) y las convierte en notas de conocimiento estructuradas y categorizadas (frameworks, estrategias, objeciones comunes, lecciones aprendidas). Usa un paso de extracción profunda con un modelo de análisis de documentos y comete las notas resultantes al repositorio de la base de conocimiento.

Cuándo usarla

• Al tener un historial de llamadas de coaching o ventas sin organizar
• Al querer convertir conversaciones recurrentes de soporte en una base de objeciones y respuestas
• Al preparar material de entrenamiento para un equipo de ventas usando llamadas reales de GoHighLevel u otra herramienta de telefonía

Pasos

1. Obtener las transcripciones de la fuente (Fathom, grabaciones de GoHighLevel u otra)
2. Pasar la transcripción por un análisis de extracción profunda para identificar temas clave
3. Clasificar los hallazgos en categorías (frameworks, estrategias, objeciones, lecciones)
4. Redactar cada nota en formato Markdown compatible con Obsidian
5. Revisar las notas generadas antes de confirmarlas
6. Confirmar (commit) las notas aprobadas al repositorio de la base de conocimiento

La skill

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name: call-transcript-knowledge-base
description: Process coaching, sales, or support call transcripts into structured Obsidian knowledge notes (frameworks, strategies, objections, lessons).
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# Base de Conocimiento desde Transcripciones

## Cuándo usarlo
Cuando tienes transcripciones de llamadas de coaching, ventas o soporte y quieres convertirlas en una base de conocimiento reutilizable.

## Fuentes de transcripción
Herramientas de grabación como Fathom, o llamadas registradas a través de GoHighLevel y otros sistemas de telefonía/CRM.

## Proceso de extracción
Se analiza la transcripción completa buscando patrones recurrentes: frameworks mencionados, estrategias aplicadas, objeciones planteadas por el cliente y lecciones aprendidas.

## Categorización de notas
Cada hallazgo se clasifica en una de cuatro categorías y se redacta como una nota Markdown independiente con enlaces cruzados cuando corresponde.

## Uso en ventas con GoHighLevel
Las objeciones documentadas alimentan guiones de llamada y respuestas automatizadas dentro de los workflows de seguimiento en GoHighLevel.

## Reglas de seguridad
Las notas se generan como borrador y se revisan antes de confirmarse al repositorio. Nunca se inventa contenido que no esté en la transcripción original. No se incluyen datos sensibles del cliente sin anonimizar si así se requiere.

Para Claude Code, guárdala en ~/.claude/skills/call-transcript-knowledge-base/SKILL.md. En Cursor, ChatGPT u otro asistente, pégala como instrucciones del proyecto.