meet-digest
Skill38 starsChanged 10 days agoMITView on GitHub
把会议录音 wav 转写成带时间轴全文,再提炼成结构化会议总结:主题、讨论问题、分话题的痛点/原因/会上方案、待办与未决项。必须基于原文禁止编造。用户提到会议总结、会议纪要、srt.md、转写分析、meet-digest、落盘会议时使用。
- Installs packages
In this repository32 other files it gives its agents.
- bad-solutionSkill
- blog-narratorSkill
- clakSkill
- esflowSkill
- fetch-what-saySkill
- git-reviewSkill
- holiday-of-12306Skill
- html-cutSkill
- juyaSkill
- lan-chatSkill
- md-to-pngSkill
- meet-record-htmlSkill
- memory-cardSkill
- memory-graphSkill
- mindmapSkill
- mock-ollamaSkill
- okr-to-htmlSkill
- port-to-publicSkill
- similar-judgeSkill
- skill-linkerSkill
- skill-publish-verifySkill
- speak-7dSkill
- summary-user-saidSkill
- switch-chatSkill
- task-pollingSkill
- testcaseSkill
- tmux-servSkill
- vite-plusSkill
- voice-cloneSkill
- voice-to-meSkill
- weather-searchSkill
- webfetch-plusSkill
The file
Files
会议转写提炼
把一份会议录音压成可追溯的总结,不补会外方案。没有 wav 就停,去要路径。禁止手跑识别,只调 scripts/run.py。
依赖
需要 Python 3.10+。
python3 -m pip install esflow faster-whisper imageio-ffmpeg本机还须能找到 ffmpeg(系统 PATH 或 imageio-ffmpeg)。local.py 里的空字符串只表示未配置,不是默认可跑;MODEL 空着会直接退出。
使用
SKILL_ROOT="<此 skill 的绝对路径>"
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/run.py" --path /path/to/meet.wav --out /path/to/job
# 退出码 2:读 data.brief_path,通读 whole 到最后一句,按下方模板写 draft_path
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/run.py" --resume /path/to/job用户明确要求重转才加 --fresh。CPU 转写可能数十分钟,日志还在刷就没卡死。
参数
| 参数 | 说明 |
--path | 首次必填。wav 文件,或只含一个 wav 的目录 |
--out | 首次必填。esflow job 目录;续跑只吃这个目录 |
--resume | TO_AGENT 写完 meet.md 后续跑 |
--fresh | 清空旧稿后整段重转 |
--name | 最终总结文件名 |
--schema | 输出 JSON 契约 |
运行时配置
本机 scripts/local.py,空字符串表示未配置。不要把私人路径写进公开仓库。
PYTHON = "" # 跑本 skill 的解释器,须已装 esflow / faster-whisper
FFMPEG = "" # 转码用的 ffmpeg
DOWNLOAD_ROOT = "" # 本地 faster-whisper 模型存放目录
MODEL = "" # 必填。CT2 路径或 tiny/base/small/medium/large-v3
DEVICE = "" # 推理设备,如 cpu / cuda
COMPUTE_TYPE = "" # 计算精度,如 int8 / float16;CPU 常用 int8MODEL 填尺寸名且本地没有缓存时,会从网络下载模型到本机 Hugging Face 缓存。中文会议建议 small 或以上;tiny 同音错误多,总结只能标存疑,不能当逐字稿。
副作用边界
- 只写入
--out指定的 job 目录;不删除、不改写源 wav - 全文落盘后会删除转写过程中的 16k / 切片 wav,源文件不动
- 已有
export_meet/meet-*.md时拒绝覆盖 - 可能访问网络下载 faster-whisper 模型;无鉴权、不收费 API
local.py仅本机生效,禁止提交私钥、令牌或本机绝对路径
输出
<job_dir>/
transcribe/srt.md
transcribe/transcript-whole.txt
agent_digest/meet.md
export_meet/meet-YYYY-MM-DD.mdstdout 一行 JSON {ok, data, error, meta}。to_agent 时读 data.brief_path / data.draft_path。不要写 .esflow/。
节点
resolve_runtime → resolve_source → transcribe → agent_digest → export_meet| id | 职责 |
resolve_runtime | 读 local.py,凑齐 ffmpeg 与 whisper |
resolve_source | 解析 wav 与落盘文件名 |
transcribe | 转写,全文落盘后清理过程 wav |
agent_digest | TO_AGENT:按模板写 meet.md |
export_meet | 落盘 meet-YYYY-MM-DD.md,不覆盖已有 |
退出码
0:完成1:运行失败2:待写meet.md3:参数或配置无效
校正转写,不改事实
中文 whisper 会系统性听错。按上下文校正口语/同音字;校正后的词必须能在邻近句里讲通。专名、人名、路径、数量拿不准就标「转写存疑」,禁止猜成具体责任人。
按矛盾聚话题,不按发言顺序
先列「会上实际在吵/在问什么」,再合并成 4~10 个话题。标题用冲突本身,不用空泛词。
每条结论都要能指回srt.md原句。对不上就删,不要用行业经验填洞。
填固定模板
必须基于会议内容,禁止编造。 输出骨架(章节名与顺序不得改):
# 会议总结
## 会议主题
## 讨论问题
## 话题一:xxx
### 问题与痛点
### 造成原因
### 方案与建议
## 话题二:xxx
### 问题与痛点
### 造成原因
### 方案与建议
## 待办与落地
## 风险与未决项话题从「话题一」递增。流程变化用文本树,分歧用两列表,不要另开章节。
各节只准写这些:
| 节 | 只写 | 不准写 |
| 会议主题 | 双方来开会要解决什么 | 会后你认为「应该」解决什么 |
| 讨论问题 | 会上出现过的问题清单 | 你补充的衍生问题 |
| 问题与痛点 | 他们抱怨的现象、数字、例子 | 夸大、脑补后果 |
| 造成原因 | 他们自己给出的原因 | 你推断的根因框架 |
| 方案与建议 | 会上提议/现有做法/明确反对/未拍板 | 最佳实践、新制度、检查清单 |
| 待办与落地 | 有执行意向的动作;标清谁说了、是否定了负责人/时间 | 把「可以以后做」写成任务 |
| 风险与未决项 | 分歧、未拍板、ASR 存疑专名 | 恐吓式风险清单 |
「方案与建议」三种合法写法:
会上提议 → 写成提议,并写未分工/未拍板
现有做法 → 写成约束或现状,不要包装成新流程
明确反对 → 写成分歧表,不要写成决议会上没说主备负责人、需求卡片、Schema、冻结窗口、发布检查表,就不要出现这些词。
写总结前三条都过,缺一条就停:
read_full → 已读到 transcript-whole.txt 最后一句
├→ 每个话题标题能指回至少一段原文时间戳
└→ 方案/待办用词能在原文搜到;搜不到就删Agent 只写 draft_path 的 meet.md。
红线
- 禁止编造。一句会上没有的方案都不要写
- 禁止把「看起来合理」当成会上共识
- 禁止用已有分析稿替换转写
- 只分析、不改业务代码,不把待办自动变成开发任务
- 涉及裁员、追责、点名:专名存疑必须标明,不写死
Does it work?
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- 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.

