meeting-recap

name	meeting-recap
description	将会议录音文字稿、笔记或聊天记录等原始材料整理为结构化会议纪要，自动提取议题、讨论要点、结论以及包含负责人与截止日期的行动项。当用户提供会议素材并提及会议记录、纪要、meeting minutes、会议总结、行动项、整理会议或会后跟踪等关键词时触发。
license	MIT
metadata	{"version":"0.1.0","tabtin":{"category":"collab","displayName":"会议纪要整理"}}

Meeting Minutes — 会议记录→结构化纪要 SOP

将零散的会议原始记录（文字稿、笔记、聊天记录）转化为专业的结构化会议纪要，自动提取议题、结论和行动项。

Quick Start

1. 用户提供会议原始材料（文字稿 / 笔记 / 粘贴文本）
2. Agent 按下方 SOP 逐步处理
3. 输出结构化纪要，可选运行 scripts/validate_minutes.py 校验完整性
4. 用户确认后，可导出为 Markdown 文件

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SOP 流程

Phase 1：输入收集与预处理

目标：确认原始素材类型，补全缺失的元信息。

步骤：

1. 识别素材类型，向用户确认：

   • 语音转文字稿（ASR transcript）
   • 手工笔记
   • IM 聊天记录（飞书/Slack/微信群）
   • 混合素材

2. 提取或询问元信息（以下字段均为必填）：

   字段	说明	示例
   会议名称	本次会议的主题名	Q2 产品评审会
   日期	YYYY-MM-DD 格式	2026-04-14
   时间	HH:MM-HH:MM	14:00-15:30
   地点/方式	线下会议室或线上工具	飞书会议
   主持人	会议组织者	张三
   记录人	填写纪要的人	AI 辅助
   参会人	所有参与者列表	张三、李四、王五

3. 如果素材中缺少上述任何字段，主动询问用户补充。不要猜测参会人或日期。

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Phase 2：议题识别与分段

目标：将连续的会议内容拆分为独立议题。

方法：

1. 通读全文，识别话题切换点。常见信号：

   • 明确的议题引入语（"下一个话题"、"接下来讨论"、"关于 XX"）
   • 发言人变化 + 主题变化
   • 时间戳跳跃（如有）

2. 为每个议题编号并命名，格式：

   议题 1：[简洁标题，≤15字]
   议题 2：[简洁标题，≤15字]
   ...
   

3. 特殊处理规则：

   • 如果一个话题中途被打断、后续又回来了，合并为同一议题
   • 简短的寒暄/闲聊不单独成题，忽略或归入"其他"
   • 如果整个会议只有一个主题，也要明确标注为"议题 1"

4. 将议题列表展示给用户确认，再进入下一步。

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Phase 3：逐议题深度提取

目标：对每个议题提取结构化信息。

对每个议题，按以下模板提取：

### 议题 N：[标题]

**背景**：（1-2 句话，为什么要讨论这件事）

**讨论要点**：
- [要点1]：[核心观点/数据/方案]（发言人：XX）
- [要点2]：[核心观点/数据/方案]（发言人：XX）
- ...

**分歧与争议**：（如有）
- [争议点]：A 方认为…… / B 方认为……

**结论/决策**：
- ✅ [明确的结论，使用陈述句]
- ✅ [如有多条结论逐条列出]

**行动项**：
| 序号 | 任务描述 | 负责人 | 截止日期 | 优先级 |
|------|----------|--------|----------|--------|
| 1 | [具体可执行的任务] | [姓名] | YYYY-MM-DD | 高/中/低 |

提取规则：

• 讨论要点：保留关键信息，删除重复/口语化内容。每条 ≤ 50 字。
• 结论：必须是已达成共识的决策，不是"继续讨论"。如果没有明确结论，标注"待定：需 [条件] 后再议"。
• 行动项提取标准（必须同时满足以下条件才提取为行动项）：
  • 有明确的"做什么"（动词 + 宾语）
  • 有明确或可推断的负责人
  • 是具体可执行的任务，而非方向性描述
• 截止日期处理：
  • 原文明确提到日期 → 直接使用
  • 原文说"下周"/"月底"等模糊表述 → 转换为具体日期并标注 （推算）
  • 完全没提到 → 标注"待确认"并在备注中提醒用户
• 优先级判断：
  • 高：阻塞其他工作 / 有明确紧迫 deadline / 被多次强调
  • 中：有 deadline 但不紧急 / 常规跟进
  • 低：Nice-to-have / 探索性任务

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Phase 4：全局信息提取

目标：提取跨议题的全局信息。

1. 遗留问题（未达成结论、需要后续讨论的事项）：

   ## 遗留问题
   | 序号 | 问题描述 | 相关议题 | 后续计划 |
   |------|----------|----------|----------|
   | 1 | [问题] | 议题 N | [下次会议讨论 / 需XX补充材料] |
   

2. 风险提示（Agent 在整理过程中发现的潜在风险）：

   ## ⚠️ 风险提示
   - [风险1]：[描述]（来源：议题 N）
   - [风险2]：[描述]
   

   常见风险信号：deadline 冲突、资源不足、依赖不明确、多个行动项无人认领。

3. 关键数据/指标（如会议中提到了具体数字）：

   ## 关键数据
   - [指标名称]：[数值]（来源：议题 N）
   

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Phase 5：组装输出

目标：将所有提取结果组装为完整纪要。

输出模板：

# 会议纪要：[会议名称]

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 日期 | YYYY-MM-DD |
| 时间 | HH:MM - HH:MM |
| 地点 | [地点/线上工具] |
| 主持人 | [姓名] |
| 记录人 | [姓名] |
| 参会人 | [姓名列表] |

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## 议题概览

| 议题 | 结论状态 | 行动项数 |
|------|----------|----------|
| 议题 1：[标题] | ✅ 已决策 / ⏳ 待定 | N |
| 议题 2：[标题] | ✅ 已决策 / ⏳ 待定 | N |

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## 详细记录

### 议题 1：[标题]
（Phase 3 提取的完整内容）

### 议题 2：[标题]
（Phase 3 提取的完整内容）

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## 行动项汇总

| 序号 | 任务描述 | 负责人 | 截止日期 | 优先级 | 来源议题 |
|------|----------|--------|----------|--------|----------|
| 1 | [任务] | [姓名] | YYYY-MM-DD | 高/中/低 | 议题 N |
| ... | | | | | |

## 遗留问题
（Phase 4 内容）

## ⚠️ 风险提示
（Phase 4 内容，如无则省略此节）

## 关键数据
（Phase 4 内容，如无则省略此节）

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Phase 6：质量校验

目标：确保纪要完整、准确、可执行。

自动校验清单（逐项检查并报告）：

• 所有元信息字段已填写（无"未知"或空值）
• 每个议题都有结论（即使是"待定"）
• 每个行动项都有负责人（无"待确认"的负责人）
• 每个行动项都有截止日期（可以是"待确认"但需标注）
• 行动项汇总表的条数 = 各议题行动项之和
• 没有出现原文中未提及的人名（防止幻觉）
• 日期格式统一为 YYYY-MM-DD
• 纪要中引用的数据与原文一致

可运行验证脚本：完成纪要后，可使用 scripts/validate_minutes.py 对输出的 Markdown 文件做结构化校验。

python3 scripts/validate_minutes.py <纪要文件.md>

脚本会检查：

• 必填章节是否存在
• 行动项表格格式是否完整
• 截止日期格式是否规范
• 负责人是否为空
• 议题概览与详细记录的数量是否一致

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Phase 7：交付与后续

1. 展示纪要给用户确认，重点关注：

   • "行动项是否准确？有没有遗漏？"
   • "结论是否反映了实际讨论结果？"
   • "有没有需要补充或修改的内容？"

2. 根据用户反馈修订，直到用户确认。

3. 导出选项：

   • 保存为 Markdown 文件
   • 如用户需要其他格式（飞书文档、Word），告知可使用对应 skill 转换

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参数说明

本 skill 不需要外部参数。以下为可选的定制项：

配置项	默认值	说明
语言	中文	纪要输出语言，跟随原始素材语言
行动项优先级	启用	是否标注优先级（高/中/低）
风险提示	启用	是否生成风险提示章节
关键数据	启用	是否提取会议中提到的数字/指标

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常见场景示例

场景 1：语音转文字稿整理

用户贴入飞书妙记或 Otter.ai 导出的文字稿，Agent 按 SOP 整理为结构化纪要。

场景 2：IM 聊天记录整理

用户贴入微信群/飞书群的讨论记录，Agent 识别议题并提取行动项。

场景 3：手写笔记整理

用户贴入自己在会议中随手记的要点，Agent 补充结构并确认遗漏。

场景 4：跨时区英文会议

用户提供英文 transcript，Agent 可按同样流程处理并输出中文或英文纪要。