会议逐字稿精细化分析工具:输入腾讯会议或飞书会议链接,输出结构化JSON分析(阶段/关键点/决策/待办/参与者画像)、drawio概要图及Markdown/HTML报告。适用于分析会议逐字稿、生成会议纪要可视化、提取会议关键内容、制作会议总结网页。
会议逐字稿精细化分析 (Meeting Analyzer)
功能概述
会议逐字稿精细化分析 (Meeting Analyzer)是一项面向实际任务的技能,主要用于将一场会议的逐字稿,转化为结构化的、可供 LLM/可视化直接消费的分析档案;支持腾讯会议(tmeet CLI)与飞书会议(lark-cli vc)两条数据来源,输入为一个会议链接;
核心要点
- 何时调用本技能;
- 当用户出现以下任一意图时调用:;
- "分析这场会议"、"帮我整理这场会议的逐字稿"、"这个会议讲了什么";
使用与执行
"生成会议概要图 / 会议可视。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
结果检查与注意事项
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
会议逐字稿精细化分析 (Meeting Analyzer)
将一场会议的逐字稿,转化为结构化的、可供 LLM/可视化直接消费的分析档案。支持腾讯会议(tmeet CLI)与飞书会议(lark-cli vc)两条数据来源,输入为一个会议链接。
何时调用本技能
当用户出现以下任一意图时调用:
- "分析这场会议"、"帮我整理这场会议的逐字稿"、"这个会议讲了什么"
- "生成会议概要图 / 会议可视化 / drawio 会议图"
- "做一份会议纪要网页 / HTML 报告 / Markdown 报告"
- 提供了腾讯会议链接(meeting.tencent.com / wemeet.qq.com / 9-12 位会议号)或飞书链接(*.feishu.cn / *.larksuite.com 的 minutes/meetings 路径)
- 需要从会议逐字稿中提取关键观点、决策、待办、未决问题
前置依赖
| 依赖 | 用途 | 安装 |
|---|---|---|
| Node.js ≥ 18 | 运行本工具 | — |
tmeet CLI |
腾讯会议逐字稿(可选) | npm i -g @tencentcloud/tmeet@latest 然后 tmeet auth login |
lark-cli |
飞书会议逐字稿(可选) | 参见 lark-shared 完成初始化与授权 |
ffmpeg |
关键截图抽取(可选) | 系统安装 |
未安装对应 CLI 时,对那条链路会自动给出明确提示;若仅需测试,可使用 --mock 模式。
输入
- 会议链接(必填):腾讯会议链接 / 飞书会议链接 / 妙记链接 / 9-12 位会议号
- 可选:会议录制视频本地路径(
--video,用于抽取关键截图)
输出
输出到指定目录(默认 ./output),文件名按会议标题自动命名:
| 文件 | 内容 |
|---|---|
|
完整结构化分析数据(Meeting 完整结构,可直接喂给 LLM) |
|
drawio 概要图:会议标题 + 阶段流 + 关键观点/决策/待办节点 + 参会人面板 |
|
Markdown 报告:概要 + 概要图引用 + 关键截图 + 阶段详情 + 决策/待办汇总 |
|
自包含 HTML 网页(内联 CSS,可独立分享) |
snapshots/*.jpg |
关键时刻截图(启用 --video 时) |
数据结构(核心)
Meeting ├─ metadata 会议元信息 ├─ segments[] 原始逐字稿片段 ├─ utterances[] 合并后的完整发言(含意图/情绪/实体/关键词) ├─ stages[] 阶段(按时间+话题切分,含摘要/情绪曲线) ├─ topics[] 主题(跨阶段的语义聚合) ├─ key_points[] 关键观点(带重要性评分与证据回指) ├─ decisions[] 决策 ├─ action_items[] 待办 ├─ open_questions[] 未决问题 ├─ interactions[] 互动关系(问答/反对/追问) ├─ snapshots[] 关键截图(绑定到阶段/关键点/决策) └─ summary 整体摘要(一句话/执行摘要/排名/集中度)
所有实体通过 ID 互相回指,序列化为 JSON 后可按需切片喂给 LLM(详见项目 scripts/src/schemas/meeting.ts)。
使用方式
# 1. 安装依赖(在项目目录) npm install # 2. 运行分析(默认:使用真实 CLI) npx tsx scripts/src/cli.ts analyze "https://meeting.tencent.com/..." # 3. 携带视频做截图 npx tsx scripts/src/cli.ts analyze "https://xxx.feishu.cn/minutes/..." --video ./recording.mp4 -o ./output # 4. 仅检测链接平台 npx tsx scripts/src/cli.ts detect "https://meeting.tencent.com/..." # 5. Mock 模式(无 CLI 时测试) npx tsx scripts/src/cli.ts analyze mock --mock --mock-path assets/examples/sample-tencent.json
链路说明
- 腾讯会议:链接 →
tmeet meeting get取 meeting_id →tmeet record list取 record_file_id →tmeet record transcript-paragraphs获取带时间戳/说话人的逐字稿;tmeet record address取录制 URL。 - 飞书会议:链接 →
lark-cli vc +detail取 note_id / minute_token → 优先minutes +detail --transcript,备选note +detail→docs +fetch获取逐字稿。
投喂 LLM 的推荐切片
| 任务 | 投喂层 |
|---|---|
| 快速理解全貌 | summary + 每个 stage.summary |
| 提取重点 | key_points[] + decisions[] + action_items[] |
| 分析某人表现 | 对应 participants[*] + 其 utterances |
| 追溯某结论原话 | 由 decision_id → supporting_utterances 回指原文 |
限制与注意
- 逐字稿质量依赖平台 ASR;若置信度低,关键点抽取可能漏检。
- 截图依赖会议已开启云录制,且录制画面含共享内容。
- 未配置 LLM API Key 时自动使用规则启发式分析;配置后可增强摘要质量。
- 会议内容涉及隐私,产物应按企业合规要求存储与分享。
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