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）

1. 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

1. ASR 转文字（仅音频输入时）：

``bash 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）。

1. 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。

1. 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

1. 生成 tasks.json 文件：

将提取的任务写入临时 JSON 文件，格式： ``json [ { "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" } ] ``

1. 生成 Excel：

``bash python scripts/main.py --tasks-file <tasks.json路径> --output <输出Excel路径> ``

1. 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）