Dify需通过结构化提取、字段校验和外部系统联动三步自动处理会议待办：先语音转文字或接入文本，再用Qwen2.5-7B或GLM-4-Flash抽取五维JSON，接着用代码节点校验补全action_items字段，最后通过企微插件或HTTP接口分派任务。
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你需要让Dify自动从会议内容中抓出待办事项、明确负责人和截止时间，并按规则分发给对应人员，而不是只输出静态文本。这要求工作流必须包含结构化提取、字段校验和外部系统联动三个不可跳过的环节。
准备输入源并触发语音转文字（如需）
上传MP3/WAV/ACC音频文件，或直接粘贴会议逐字稿文本。音频时长必须控制在60分钟以内，否则Whisper识别会截断或报错。
若使用音频，【必须在“开始节点”后接入“语音转文字”插件，并确认Whisper模型已启用且状态为绿色在线】；已有文字稿则跳过此步，直接连入LLM节点。
这一步不能省——没有干净的文本输入，后续所有结构化提取都会因错字、断句、人名混淆而失效。
配置LLM节点完成五维结构化抽取
在工作流画布中添加“大语言模型”节点，连接上一步输出。
在Prompt编辑区写入强制JSON格式指令，例如：“你是一名行政主管，请严格从以下内容中提取5类信息并仅返回标准JSON：topic（会议主题，≤15字）、time_location（时间地点）、moderator（主持人姓名）、attendees（参会人列表，去重、不带职务）、action_items（待办事项数组，每项含person（负责人全名）、deadline（YYYY-MM-DD格式）、content（事项描述，≤30字））。禁止任何额外说明、注释或换行。”
模型必须选Qwen2.5-7B-Instruct或GLM-4-Flash——这两个模型对中文字段名大小写敏感度低，且能稳定维持JSON键名小写规范；gpt-3.5-turbo等通用模型常漏掉person字段或把deadline写成“下周三”，导致后续分派失败。
校验并补全行动项字段
添加“代码解释器”节点，输入上一步原始JSON字符串。
运行Python脚本检查action_items数组中每一项是否同时含person、deadline、content三个键；缺任一字段则用None填充，并记录warning日志。
重点处理模糊表述：将“尽快”“下周”“后续跟进”等非日期词统一替换为None，不尝试猜测——因为错误分派比不派更危险。
这一步完成后，输出为可被下游API消费的干净JSON，含完整字段与空值占位符。
调用企业微信API分派待办
方法一：用“HTTP请求”节点直连企微接口
配置POST请求，URL填https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token={{token}}，Headers加Content-Type: application/json。
Body用Jinja模板拼接：{"touser":"{{item.person}}","msgtype":"text","agentid":100001,"text":{"content":"【会议待办】{{item.content}}，截止{{item.deadline}}。请查收并确认。"}}。注意：person字段必须与企微通讯录中姓名完全一致，否则消息发不出。
方法二：用“企业微信”专用插件（推荐）
安装插件后，在节点中选择“发送应用消息”，绑定已认证的企业微信应用，设置接收人字段映射为{{data.action_items[].person}}，消息模板中插入{{data.action_items[].content}}和{{data.action_items[].deadline}}。
【企微插件会自动校验姓名是否存在，不存在则跳过该条，不报错也不中断流程】，比手写HTTP请求更容错。
