会议纪要生成Skill meeting-recap

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。

NLP 0 次安装 2 次浏览 更新于 7/8/2026

name: 会议纪要生成 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

会议纪要 — 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。

快速开始

  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

SOP 流程

第一阶段: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。


第二阶段: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。


第三阶段: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

第四阶段: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)
    

第五阶段: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]
(第三阶段提取的完整内容)

### 议题 2:[标题]
(第三阶段提取的完整内容)

---

## 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
(第四阶段内容)

## ⚠️ 风险提示
(第四阶段内容,如无则省略此节)

## 关键数据
(第四阶段内容,如无则省略此节)

第六阶段: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

第七阶段: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

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。