Kann ich Avoma vibecoden?

Baue mir eine Gesprächsauswertung aus einem Transkript, den messbaren Teil von Avoma. Anforderungen:

- Ein Python-Prozess mit Typer und pandas. Eingang ist ein Transkript mit Sprechern und Zeitmarken als VTT oder JSON.
- Berechne je Sprecher: Redeanteil in Prozent, Gesamtredezeit, Anzahl der Beiträge, mittlere Beitragslänge, längster Monolog am Stück.
- Zähle Fragen je Sprecher über Fragezeichen und deutsche Fragewörter. In einem Verkaufsgespräch ist die Fragequote aussagekräftiger als alles andere, und sie lässt sich ohne Modell messen.
- Miss die Übergaben: wie oft der Sprecher wechselt, und die längste Strecke ohne Wechsel. Ein Gespräch mit vier Wechseln in vierzig Minuten war ein Vortrag.
- Eine Zeitleiste als Textbalken im Terminal zeigt, wer wann geredet hat. Das erkennt man mit einem Blick, in einer Tabelle nicht.
- Ein Vergleich über mehrere Gespräche: Verlauf des eigenen Redeanteils und der Fragequote über die Zeit, als CSV und als Tabelle.
- Alle Kennzahlen werden aus dem Transkript gerechnet, ohne Modellaufruf. Die Formeln stehen in der README und sind nachrechenbar.
- Ein optionaler Modellschritt schlägt drei Verbesserungen vor, klar getrennt von den gemessenen Zahlen und als Meinung gekennzeichnet.
- Deutsch sind Ausgaben, Bericht, Kommentare und README. Alle Bezeichner bleiben englisch: Befehle, Optionen, Spaltennamen.

Bewusst weglassen:

- Transkription und Aufzeichnung.
- Bewertung einzelner Mitarbeiter. Eine Kennzahl über Menschen zu legen, die über ihre Beurteilung entscheidet, ist mitbestimmungspflichtig und heikel.
- Anbindung an CRM und Gesprächsleitfäden.