haomingz 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
- 用户提供会议原始材料（文字稿 / 笔记 / 粘贴文本）
- Agent 按下方 SOP 逐步处理
- 输出结构化纪要，可选运行
scripts/validate_minutes.py校验完整性 - 用户确认后，可导出为 Markdown 文件
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：
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
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 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。
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：
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）
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] ...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"
将议题列表展示给用户确认，再进入下一步。
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
Phase 4：全局信息提取
目标：提取跨议题的全局信息。
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] |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。
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）
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] |
---
## 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 |
---
## 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）
---
## 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）
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
Phase 7：交付与后续
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？"
根据用户反馈修订，直到用户确认。
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
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 |
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。