Meeting Task Extractor
从会议纪要/录音中自动提取任务并生成Excel表格的AI Agent Skill。
Agent 行为指令(必读)
当用户要求处理会议录音/纪要时,Agent 必须自动执行完整流程,不要只打印使用说明。
完整工作流(Agent 必须自动串联)
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判断输入类型:
- 音频文件(.m4a/.wav/.mp3/.flac/.ogg)→ 先执行 ASR 转文字
- 文本文件(.txt/.md/.docx/.pdf)→ 直接读取文本
- 用户直接粘贴的文本 → 直接使用
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ASR 转文字(仅音频输入时):
python scripts/main.py --audio <音频文件路径> --output <输出文本路径>如果 ASR 失败,告知用户并提供替代方案(手动提供文本)。
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读取逐字稿/文本: 使用 Read 工具读取 ASR 输出的文本文件或用户提供的文本文件。
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Agent 大脑提取任务: 读取文本后,Agent 自己分析内容,提取所有待办任务。提取规则:
- 识别承诺:"我来搞""我去做""我负责" → 说话人是负责人
- 识别分配:"你来做""李四你搞一下" → 被指名人是负责人
- 识别计划:"我们打算""准备做""计划" → 潜在任务
- 识别决定:"那就这样""定了""确认" → 已确认任务
- 识别截止:"中午之前""月底""下周三" → 截止日期
- 识别优先级:"领导看的比较急""很紧急" → 高优先级
- 任务描述用动词开头,去掉口语词
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生成 tasks.json 文件: 将提取的任务写入临时 JSON 文件,格式:
[ { "id": "T001", "description": "动词开头的任务描述", "assignee": "负责人姓名", "deadline": "2024-01-15 或 null", "priority": "high/medium/low", "status": "pending", "dependencies": [], "notes": "补充说明" } ] -
生成 Excel:
python scripts/main.py --tasks-file <tasks.json路径> --output <输出Excel路径> -
清理临时文件(可选):删除 tasks.json
降级策略
- ASR 不可用:告知用户安装依赖,或请用户手动提供文本
- openpyxl 不可用:将任务以 Markdown 表格形式直接输出给用户
- 所有工具都不可用:Agent 直接分析文本,以 Markdown 表格输出任务列表
关键原则
- 不要只打印帮助信息,要实际执行任务
- 每一步都要检查结果,失败时及时告知用户
- 优先使用 Agent 大脑提取任务,不要依赖本地 LLM
- 输出路径默认放在用户工作目录下
工具脚本
scripts/main.py
支持两种模式:
# 模式1: ASR 音频转文字
python scripts/main.py --audio meeting.m4a --output transcript.txt
# 模式2: 任务JSON → Excel
python scripts/main.py --tasks-file tasks.json --output 会议任务.xlsx
# 可选参数
python scripts/main.py --tasks-file tasks.json --output 会议任务.xlsx \
--title "会议标题" --date "2024-01-15 14:00" --participants "张三,李四"
依赖
openpyxl— Excel 生成(必需)openai-whisper或optimum[openvino]— ASR 语音转文字(仅音频输入时需要)
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