meeting-action-sync
Skill1 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
Extract action items, owners, open questions, decisions, and follow-up notes from Lark/Feishu meeting minutes, transcripts, documents, or local Markdown; calibrate the draft with the user; then optionally update a Lark/Feishu document, project documentation, issue tracker/backlog files, and/or a group message. Use when the user asks to 根据会议讨论分配任务, 从会议纪要整理 TODO, 提取开放问题, 整理会议后续事项, 把会议结论写入项目, 同步会议行动项到群里, or turn meeting notes into actionable project follow-up.
In this repository8 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- doc-summarySkill
- lark-doc-deliverSkill
- lark-doc-personalSkill
- okr-writingSkill
- progress-reportSkill
- commit-weekly-reportSkill
The file
Files
Meeting Action Sync
把一次会议讨论转成可追踪的协作产物:先从会议纪要或逐字稿提取事实,再和用户校准行动项、负责人、开放问题和决策,最后按需同步到飞书文档、项目文档、backlog/issue 文件和可选群消息。
Prerequisites
| 依赖 | 用途 |
lark-cli | 读取妙记 / 文档、创建或更新飞书文档、可选发送群消息 |
rg / git | 查项目文档规范、更新索引、检查 diff |
| 目标项目写权限 | 写入项目约定的 follow-up、TODO、open questions、decision log 或 backlog 位置 |
按任务需要读取对应 Lark skill:
- 妙记 / 逐字稿:
lark-minutes或lark-vc - 飞书文档创建 / 更新:
lark-doc - 群消息发送:
lark-im - 权限 / scope / keychain 问题:
lark-shared
Inputs
常见输入:
- 飞书妙记 URL、会议纪要 URL、文档 URL、逐字稿文件或本地 Markdown。
- 目标项目目录,例如
/path/to/project。 - 用户给出的术语修正、speaker 映射、负责人、删改项。
- 可选:要同步的群名、群 ID 或消息正文。
如果用户没有提供目标项目目录,只整理飞书文档或本地 Markdown;如果用户没有明确要求发群,不发送群消息。
Workflow
1. 读取会议来源
- 识别输入类型:minutes / note / docx / 本地 transcript。
- 获取元数据:标题、时间、参会人、owner、URL。
- 获取逐字稿或正文,保存一份本地工作稿,便于反复修订。
- 保留来源锚点:时间戳、speaker、原始文档 URL 或本地文件路径。
不要只根据自动总结下结论;行动项、开放问题和决策必须能回到会议原文或用户后续反馈。
2. 初稿提取
从会议内容提取:
- 关键共识。
- 行动项候选:动作、负责人、目标、来源片段。
- 开放问题候选:还没拍板、需要决策或实验验证的问题。
- 决策记录候选:已经明确的结论、取舍和依据。
- 术语问题:同音误识别、模型误转写、专有名词。
- 负责人映射:Speaker N 到真实姓名。
初稿里明确区分:
- 行动项:已有明确动作和 owner,可进入 TODO / plan / backlog。
- 开放问题:尚未确定方案,需要继续定义、实验或拍板。
- 决策记录:已经达成共识,需要让后续执行者知道的结论。
- 证据项:只是样例或输入材料,不要误列为行动项。
- 会议安排:复盘时间等除非用户要求,一般不列入工程任务。
3. 用户校准
把初稿给用户 review,主动收集:
- 术语修正,例如
bit应为beat。 - 人名修正,例如 Speaker 1 / 2 的真实姓名。
- TODO 删除、合并、拆分。
- owner 调整。
- 开放问题边界调整。
- 决策记录补充或降级为开放问题。
- 哪些内容只是证据,不是 TODO。
用户反馈优先级高于自动转写。每轮反馈后更新本地草稿,再继续下一步。
4. 项目文档边界规则
写入项目前先确定项目的文档体系。优先读取:
- 目标项目
AGENTS.md - 目标项目
CLAUDE.md或等价说明 - docs、TODO、plan、backlog、open questions 或 decision log 目录下的 README 和现有样例
通用规则:
- 优先复用项目现有的文件类型和命名规范,不要强加新的目录结构。
- 如果项目没有单独的“开放问题”文档类型,用户确认后可以用
Open Questions小节记录,但正文要解释清楚下一步是谁拍板或验证。 - 不要把同一个跨模块开放问题拆成多个互相矛盾的文件;保留一个 canonical entry,在多个索引里引用同一个 ID 或标题。
- 总索引和分模块索引都要同步,避免“飞书 4 个、项目看起来 5 个”的漂移。
- 文件名、标题、ID 和正文边界必须一致;不要留下旧标题或旧文件名。
- 开放问题不等于实现计划。已确定的实施步骤应进入 plan / backlog;开放问题只承接未决问题、验证项和决策出口。
5. 创建或更新飞书文档
用 lark-doc 创建或更新整理后的会议文档。
推荐结构:
# <会议标题> - 会议纪要
## 元信息
## 术语与人名校准
## 一句话结论
## 已形成的共识
## 行动项
## 开放问题
## 决策记录
## 来源摘录如果只是普通 Markdown 纪要,整篇重写可用 docs +update --command overwrite --doc-format markdown --content @file。如果文档已有图片、画板、评论或复杂 block,优先局部 block_replace / str_replace,避免破坏不可重建内容。
6. 写入项目仓库
进入目标项目目录后:
- 检查
git status --short,不要覆盖用户已有改动。 - 按项目规范创建或更新行动项、开放问题、决策记录或 backlog 文件。
- 更新所有入口:
- 独立 follow-up / open-question / decision 文件。
- 分模块索引。
- 总索引或项目状态索引。
- 其他项目 README / modules 索引,如果现有规范要求。
- 用
rg检查旧名、旧 ID、旧边界是否残留。 - 跑项目文档 schema 校验或最接近的验证命令。
对跨目录写入或沙箱外项目写入,按环境要求请求权限;不要用绕过手段。
7. 可选群同步
只有用户明确要求并确认内容后才发群消息。
发送前必须确认:
- 目标群或人。
- 发送身份:bot 或 user。
- 最终正文。
群消息应短,不列内部路径细节,除非用户要求。推荐格式:
我根据 <日期> 的会议纪要整理了一版行动项和开放问题,并同步到了项目文档里。
这次收敛为 <N> 个开放问题:
1. <ID>:<标题>,负责人:<owner>
行动项:
1. <动作>,负责人:<owner>
飞书纪要文档:
<url>Quality Checks
完成前至少检查:
- 飞书文档里的行动项、开放问题和决策记录与项目文档一致。
- 总索引、分模块索引和独立条目数量不互相矛盾。
- 负责人、术语、speaker 映射符合用户最后一次反馈。
bit/beat、人名、项目名等误识别已用rg检查。- review/verify 等用户要求删除或暂缓的事项没有重新出现。
- 项目校验命令已通过;如未能运行,明确说明。
Output
最终回复用户时给出:
- 飞书文档 URL。
- 写入的项目文件路径。
- 行动项、开放问题和决策记录数量。
- 校验结果。
- 是否已发群,以及 message id。
不要把所有过程细节都展开;只列用户需要复核的入口和残余风险。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

