用Grok配合语音转文字工具自动生成结构化会议纪要，省去手动整理时间，确保关键结论、待办事项和责任人不遗漏；需准备MP3/WAV语音文件、Python 3.9+环境及依赖库，通过Whisper本地或API转写后清洗文本，再以特定Prompt调用Grok API提取三类信息并导出为Excel和Word文档。
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用grok配合语音转文字工具自动生成结构化会议纪要，省去手动整理时间，确保关键结论、待办事项和责任人不遗漏。准备语音文件与基础环境
将会议录音保存为MP3或WAV格式，采样率不低于16kHz；确认本地已安装Python 3.9+，并能正常运行pip命令。
执行pip install pydub openai python-dotenv安装依赖库。若提示ffmpeg not found，需单独下载ffmpeg二进制文件并加入系统PATH——否则后续音频切分将失败。
用Whisper本地转写会议语音
方法一：使用开源Whisper.cpp（轻量、离线）
从GitHub下载对应系统的whisper.cpp预编译包→解压后进入examples/main目录→运行./main -m models/ggml-base.bin -f your_meeting.mp3 -otxt生成纯文本转录稿。
方法二：调用OpenAI Whisper API（高准确率，需联网）
在代码中读取音频文件→用openai.Audio.transcribe()提交→设置model="whisper-1"和response_format="text"→获取返回的完整逐字稿。
【必须删除所有时间戳和说话人标记】，只保留干净对话流，否则Grok解析时会混淆语义边界。
向Grok提交摘要指令
第一步：构造清晰Prompt
将清洗后的文本按段落拼接，开头插入指令：“你是一名专业会议秘书，请基于以下会议实录，提取：① 3个核心结论；② 5项明确待办事项（含负责人与截止日）；③ 2个待决问题。输出严格使用中文，禁用任何Markdown符号。”
第二步：调用Grok API
使用grok_api_key认证→POST请求至https://api.x.ai/v1/chat/completions→body中model设为grok-beta，messages字段填入上述Prompt+转录文本。
第三步：解析响应
检查返回JSON中的choices[0].message.content字段→用Python正则提取“核心结论”“待办事项”“待决问题”三个区块→分别写入Excel对应Sheet页。
导出可编辑的纪要文档
用python-docx库新建Word文档→标题设为“XX项目周会纪要（2024-MM-DD）”→将Grok输出的三部分内容依次添加为一级标题+无序列表→在“待办事项”每条末尾自动追加状态栏（默认“未开始”）。
保存文件时命名规则为YYYYMMDD_会议主题_纪要.docx，直接双击即可在Word中修改格式或补充批注。
