会议行动助手

使用本 Skill 将本地会议音频整理成可复用的会议纪要和行动项文件。音频转写通过本机 localhost 上的本地 ASR 服务完成，可使用 OpenVINO Whisper 或 NVIDIA CUDA GPU 后端，不把原始录音发送到云端 ASR 服务。

工作流程

1. 确认输入音频是本地 .wav、.flac 或 .ogg 文件。若用户提供 .mp3 或 .m4a，先提示用户转换格式，或安装 ffmpeg 后再处理。
2. 检查本地模型服务是否已启动：

   python scripts/start_server.py --host 127.0.0.1 --port 8765
   

   如果 8765 已被占用，换用其他本机端口，并在转写命令中通过 --server-url 指向该服务。
3. 转写会议录音：

   python scripts/transcribe_file.py path/to/meeting.wav --out outputs/meeting.json
   

   自定义服务地址示例：

   python scripts/transcribe_file.py path/to/meeting.wav --out outputs/meeting.json --server-url http://127.0.0.1:8766
   

4. 读取转写 JSON，并按照 references/output_contract.md 的字段契约提取会议标题、摘要、决策、风险、行动项和开放问题。
5. 生成可复用文件：

   python scripts/format_outputs.py outputs/meeting.json --format all --out-dir outputs/meeting
   

6. 返回简洁结果，并给出 Markdown 纪要、JSON 分析结果和 CSV 行动项文件路径。

本地模型服务

GPU 后端：

pip install -r requirements-gpu.txt
python scripts/start_server.py --host 127.0.0.1 --port 8769 --backend faster-whisper-cuda

Windows 上使用 requirements-gpu.txt 安装的 NVIDIA cuDNN/cuBLAS 运行库会由服务自动加入 DLL 搜索路径，不需要用户手动修改系统 PATH。

OpenVINO 后端默认模型：OpenVINO/whisper-base-int8-ov。

OpenVINO 默认设备：CPU。

用户可以通过环境变量调整模型和设备：

set MEETING_ACTION_MODEL=OpenVINO/whisper-small-int8-ov
set OPENVINO_DEVICE=GPU

NVIDIA CUDA 后端可通过环境变量调整模型：

set MEETING_ACTION_BACKEND=faster-whisper-cuda
set MEETING_ACTION_CUDA_MODEL=base

真实转写前先下载默认模型：

python scripts/download_model.py --model OpenVINO/whisper-base-int8-ov

如果只是演示 Qoder 调用链路，或暂时不想下载模型，可以使用 mock 模式：

python scripts/start_server.py --mock

输出规则

• 行动项必须具体、可分派、可跟进。
• 如果负责人或截止日期没有在录音或用户补充信息中出现，字段留空，不要编造。
• 尽量为每条行动项保留原文证据。
• 已确认的决策和开放问题要分开列出。
• 不要声称已经完成说话人分离；v1 不包含说话人分离能力。

精确字段和产物契约见 references/output_contract.md。

验证要求

返回结果前，确认以下文件已经生成：

• meeting_minutes.md
• meeting_analysis.json
• action_items.csv

如果使用 mock 模式，明确说明转写文本是合成示例，只用于验证工作流。