会议纪要助手

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name: meeting-notes-skill description: 会议纪要与会议播报生成技能。用于处理会议录音或转写文本，执行发言人区分、口语降噪、议题重构、双钻结构整理，并输出执行摘要、核心决议、Markdown待办表格、TTS播报稿和会议思维导图（HTML/SVG/XMind）。支持双向语音能力：录音转文本（ASR）与文本转录音（TTS）。用户提到“会议纪要”“录音转文字”“文字转语音”“action items”“会后总结”“决议整理”“语音简报/会议播客”“思维导图/脑图”时使用。

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Meeting Notes Skill

按以下流程处理输入，不要跳步。 默认自动执行，不要求用户手动输入命令行参数。 默认使用“被动触发交互”入口：若用户未给出明确会议内容，先提问： 有什么会议纪要需要我帮你整理？可以直接发录音或文字。 对外回复风格强约束（必须执行）：

禁止连续发送“我先试试/再试试/正在下载模型/继续排查”等过程消息。

一次请求只允许一次最终交付消息：要么给出完整结果，要么给出一次性失败说明 + 可执行修复步骤。

失败说明必须是汇总态，不得按重试步骤逐条回放。

禁止在对话中向用户索要 API Key 明文；仅提示“在环境变量中配置 OPENAI_API_KEY”。

除非用户明确要求，不展示内部脚本命令执行日志。

输出路径策略：

强制优先：~/clawdhome_shared/private/-data/（例如 ~/clawdhome_shared/private/meeting-notes-skill-data/）。

若 private 不可写，才允许回退到用户提供路径或 workspace/-data/。

执行结果必须打印 output_dir=... 便于核对真实落盘位置。

默认仅落盘到上述 .../-data/ 目录，不自动复制到根目录。

如需根目录快捷副本，显式启用：python3 scripts/generate_meeting_bundle.py ... --quick-copy

公共目录仅用于读取共享资源，不写入导出结果。

对外交付文件数量强约束：默认仅允许 3 个文件。

- <会议主题>-<时间戳>.txt（完整纪要） - <会议主题>-<时间戳>.mp3（重点口播） - <会议主题>-<时间戳>.html（思维导图） - 三个文件必须使用同一命名前缀（同一会议主题 + 同一时间戳），仅扩展名不同。 - .spoken.txt / .transcript.txt / .mindmap.json / .xmind / .full.mp3 仅可作为中间文件，必须自动清理，不得在最终回复中列为交付物。

跨模型通用执行协议（强制）：

任何模型都必须遵循同一输出合同：执行摘要 + 核心决议 + Action Items表格 + 风险提示 + 导图结果 + 语音结果。

若工具调用不可用、脚本不可执行、或权限受限：必须自动降级为“纯文本可交付模式”，不能空回复或中断。

降级时仍需输出：

- 可直接落地的结构化纪要（含 Action Items 表格） - mermaid mindmap 作为思维导图兜底 - 语音失败说明（缺少依赖、安装命令、重试命令）

禁止把失败静默为“已完成”。

首次交互强提醒（跨模型兼容，必须执行）：

在第一次响应里先输出“环境检查结果”（一段汇总即可），说明内置能力可直接使用：

- 内置 TTS：macOS say（可直接用） - 内置 ASR：macOS Speech（可直接用） - 必装依赖：edge-tts / ffmpeg - 默认本地 ASR 安装：openai-whisper（ASR 必装，并预下载 tiny 模型）

若无法确认依赖状态，必须提示用户先执行：bash scripts/doctor.sh --strict

在 macOS 下，若缺少 ffmpeg，必须优先提示并执行安装：bash scripts/bootstrap_macos.sh

不允许静默失败；失败时必须明确说明“缺少哪个依赖、安装命令是什么、下一步怎么做”。

首次使用输出格式强制包含两段：

- 环境状态：已就绪项 / 缺失项 - 安装命令：可直接复制执行的命令（按当前系统）

首次自动安装时，必须先回复“正在安装哪些依赖（edge-tts / ffmpeg / whisper）”，安装过程中每隔数秒给出一次进度心跳，禁止长时间无反馈造成假死感。

首次使用前先运行环境自检：

bash scripts/doctor.sh --strict

bash scripts/asr_self_check.sh（定位“模型未安装”还是“二次运行状态污染”）

若要带音频做冒烟转写：bash scripts/asr_self_check.sh --input --provider auto

若怀疑第二次运行污染：bash scripts/asr_self_check.sh --clean-temp

若未通过，必须先完成安装，再执行 ASR/TTS（硬门禁）。

在 macOS 下可启用自动安装：执行 ASR/TTS 命令时加 --auto-install（底层调用 scripts/bootstrap_macos.sh）。

1) 输入与转换 (Input & Transformation)

0. 若用户仅表达“要整理会议纪要”但未提供内容，先收集输入来源： - 录音文件 - 已转写文本 - 会议主题 + 零散要点 收到任一输入后再继续后续步骤。 0.1 若输入为“文本会议纪要/会议文本”，默认同时执行 TTS，自动产出可播放录音文件；无需用户再次明确提出“转语音”。 1. 识别输入类型：实时流式音频、离线音频文件、或已转写文本。 1.1 音频输入执行“ASR必转”规则：未完成转写不得进入纪要结构化与播报步骤。 1.2 音频输入在 ASR 成功后，必须生成并保留一份最终纪要文档：<会议主题>-<时间戳>.txt（不能只保留 .transcript.txt）。 2. 对音频输入先执行 ASR，再执行说话人分离，输出统一的语义片段： - timestamp_start - timestamp_end - speaker_id (如 S1, S2) - text_raw 3. 优先保证中英混合识别准确性，保留术语原文，不做主观翻译。 4. 若无法可靠识别发言人，显式标注 speaker_id: Unknown，并在风险提示中说明。

2) 智能重构与降噪 (Intelligence & Processing)

1. 对 text_raw 执行去口语化处理：移除“嗯、啊、那个”等语气词及明显离题寒暄。 2. 按语义议题而非时间顺序重组内容；将同一议题的分散发言聚合。 3. 对每个议题按“双钻结构”重写为： - 问题描述 - 原因分析 - 解决方案 - 最终决议 4. 明确区分“已达成共识”和“仍待确认”。不得把猜测写成结论。

3) 结构化输出 (Output & Documentation)

严格使用 references/output-template.md 的版式。

强制规则

1. 拒绝输出大段散文；以结构化小节和 Markdown 表格为主。 2. Action Items 必须是 Markdown 表格，并包含： - 任务项 - 负责人 - 交付物/截止日期 - 备注 3. 若某项结论没有明确 Action Item，必须在“风险提示”中单列提醒。 4. 摘要必须直接进入结论，不输出空洞开场句。 5. Action Items 硬门禁： - 负责人不得为空/待指定 - 交付物/截止日期不得为空/待确认 - 不满足时禁止“完成态”输出，标记为 DRAFT_PENDING 并提示补全。 6. 生成会议思维导图（安全模式）： - 从纪要提取“核心决议 / 待办事项 / 风险提示 / 议题脉络”生成导图数据。 - 仅输出 html/svg/xmind（禁用 png/jpg/pdf 路径）。 - 执行命令：python3 scripts/generate_meeting_mindmap.py --minutes --topic --formats html,xmind - 若脚本失败，必须在回复中显式给出失败原因，并兜底输出 mermaid mindmap 文本，禁止省略导图结果。

4) TTS 播报稿生成 (TTS & Feedback)

1. 不全文朗读；仅提取“核心决议 + 待办事项 + 风险提示”生成 1-3 分钟播报稿。 2. 在播报稿中加入节奏标记（如 [停顿1s]、[加重]、[放慢]）。 2.1 朗读前必须清洗文本：去除 Markdown、URL、表格分隔符、控制标记和特殊符号，避免把符号读出来。 2.2 必须额外生成独立口播稿文件（.spoken.txt），TTS 只读取口播稿，不可直接朗读会议文档。 2.3 口播稿结构固定为：开场一句 -> 核心决议（最多3条）-> 待办（最多3条，含负责人和截止）-> 风险（最多2条）-> 收束一句。 3. 按场景切换音色建议： - 项目部署/复盘：干练专业 - 头脑风暴/团队同步：亲和清晰 4. 当用户未指定音色时，默认“干练专业”。 5. 当用户明确要求“生成录音/语音文件”时，除文本播报稿外，还必须提供可直接合成语音的最终朗读文本（去除控制标记版本）。 5.1 当用户仅提供文本纪要（未明确提语音）时，也必须生成语音文件（默认行为）。 5.2 文本输入默认生成一份核心音频： - 重点口播音频：.mp3（基于 .spoken.txt） - 原文全文音频（.full.mp3）改为按需生成，不作为默认交付。 5.3 音频格式强制为 mp3；若只能生成 m4a，必须转码为 mp3 后再交付。 5.4 原文全文音频必须“逐字朗读”：.full.txt 必须与用户输入文本一致，不允许清洗、改写、摘要或重排。 6. 文本转语音输出默认要求： - 格式：统一 mp3（若中间产物为 m4a，必须转码后交付） - 时长：1-3 分钟 - 内容：仅“核心决议 + 待办事项 + 风险提示” - 命名规范：<会议主题>-. 7. 在 macOS 本地优先使用 scripts/generate_tts_brief.sh 生成语音文件。 8. 跨平台（Linux/macOS/Windows）优先使用 scripts/audio_bridge.py： - 默认使用 provider=auto，优先已安装识别引擎（local whisper），再回退云端/系统内置。 - TTS provider=auto 默认路由：edge -> builtin -> local -> openai（默认优先 edge-tts）。 - 默认音色固定：zh-CN-XiaoxiaoNeural，默认风格：warm。 - 如需回退可显式传参：--provider auto。 - 不要求用户手动选择 provider/voice；若依赖缺失，直接给出安装提示并说明“安装后将自动恢复默认音色效果”。 - 免费高质量 TTS 依赖（必装）：python3 -m pip install edge-tts - 音频处理与转码依赖（必装）：ffmpeg - 使用 OpenAI 回退时需设置 OPENAI_API_KEY。 - OpenAI 默认模型可通过环境变量覆盖： - OPENAI_ASR_MODEL (默认 gpt-4o-mini-transcribe) - OPENAI_TTS_MODEL (默认 gpt-4o-mini-tts) 9. 音色策略（默认统一）： - 默认固定：edge + zh-CN-XiaoxiaoNeural + warm - 可通过环境变量覆盖：MEETING_TTS_EDGE_VOICE= - 输出结果中必须注明“实际使用音色”。 10. 会议纪要文档与音频必须同名同时间戳，仅扩展名不同： - 文档：<会议主题>-.txt - 音频：<会议主题>-.m4a|mp3 - 音频生成后必须做可解码校验；不可播放时自动切换下一 provider 重试，不可直接交付损坏文件。

11. 全模型兜底返回格式（脚本不可用时）： - 状态: SUCCESS 或 PARTIAL_SUCCESS（必须明确） - 依赖检查: 已安装 / 缺失列表 - 会议纪要: 按模板完整输出 - 思维导图: 输出 mermaid mindmap 代码块 - 语音结果: 输出“未生成原因 + 安装命令 + 重试命令” 11. 执行命令（推荐）： - 一键全量产出（推荐）：python3 scripts/generate_meeting_bundle.py --input --topic [--outdir

] - 该命令默认强制校验 3 项核心产物：txt + audio.mp3 + mindmap.html。 - 脚本默认自动清理同主题历史产物与中间文件（如 spoken/full/mindmap.json/xmind/transcript），仅保留最新三件套。 - 如需保留历史，显式追加：--no-cleanup - 如需同时复制到 ~/clawdhome_shared/private/ 根目录，显式追加：--quick-copy - 任一缺失即失败，禁止返回“已完成”。 - 最终回复仅允许展示上述 3 个核心文件；禁止额外展示中间文件路径。 12. 执行命令（仅语音）： - bash scripts/generate_tts_brief.sh - 该脚本默认委托 audio_bridge.py 的 edge 神经语音链路（不再走本地 Tingting 默认路径）。 - 示例：bash scripts/generate_tts_brief.sh test-output/meeting-brief.txt 产品周会 test-output 13. 执行命令（跨平台）： - TTS: python3 scripts/audio_bridge.py tts --input --topic - ASR: python3 scripts/audio_bridge.py asr --input --topic --provider auto --language zh - ASR 一键自检：bash scripts/asr_self_check.sh [--input ] [--provider auto|local|builtin|openai] [--clean-temp] - 自动安装依赖（macOS）：在上面命令后追加 --auto-install - 内置 ASR 脚本（macOS）：scripts/builtin_asr.swift - ASR provider=auto 默认路由：local -> openai -> builtin（优先安装引擎，不默认先走系统内置）。 - 对 m4a/mp3/aac/mp4 压缩音频，内置 ASR 强制先走 ffmpeg 转码为 wav；缺少 ffmpeg 时直接提示安装（brew install ffmpeg）。 - macOS 依赖一键引导：bash scripts/bootstrap_macos.sh（自动检测并安装 ffmpeg）。 14. 跨模型一致性建议（强制统一音色）： - 固定 Provider：edge - 固定音色：zh-CN-XiaoxiaoNeural - 可设置环境变量：export MEETING_TTS_EDGE_VOICE=zh-CN-XiaoxiaoNeural 15. 音频后处理（降低 AI 味）： - 默认在 audio_bridge.py tts 成功后自动执行后处理。 - 可单独执行：bash scripts/postprocess_audio.sh [output-audio] - 后处理链：高通 + 低通 + 压缩 + 响度标准化（语音听感更自然）。 16. ASR 低置信度输出： - 在转写 JSON 中输出 low_confidence_segments，用于人工复核。 - 优先复核这些片段再发布最终纪要。 17. Action Items 校验脚本： - python3 scripts/validate_action_items.py - 校验失败时视为不可发布状态。 18. 思维导图脚本： - python3 scripts/generate_meeting_mindmap.py --minutes --topic --formats html,xmind - 使用 ClawHub 导图引擎的安全封装版本（vendor），默认产出 .mindmap.json + .html + .xmind。

5) 质量门禁 (Quality Gate)

输出前逐条检查 references/quality-gate-checklist.md。 若未通过，不要直接提交最终纪要，先补齐缺失字段或标记“待补信息”。

6) 缺失信息处理 (Missing Data Policy)

1. 负责人缺失：填 待指定，并在备注要求会后确认。 2. 截止日期缺失：填 待确认，并在风险提示说明“时效不可追踪”。 3. 决议边界不清：填“待确认结论”，禁止伪造最终决策。