meeting-processor

Meeting Processor

会議の種類を自動検出し、種類に応じた抽出を行う、インタラクティブな確認機能をオプションで備えた、インテリジェントな会議文字起こし処理ツールです。

使用するタイミング

• Fathom または Granola の文字起こしを同期した後（/fathom --today、/granola export）
• 会議の文字起こしの処理、分析、要約を依頼されたとき
• YYYYMMDD-*.md に一致する新しい会議の文字起こしが vault のルートに現れたとき
• コーチングセッションの場合は、代わりに coaching-session-summarizer スキルに委任します

前提条件

pip install openai pyyaml

CEREBRAS_API_KEY 環境変数が必要です（Cerebras API と llama-3.3-70b を使用します）。

対応する会議の種類

種類	説明	主な抽出項目
leadgen	営業／事業開発の通話	コミットメント、課題、予算、スケジュール、意思決定者、商談段階、感情
partnership	協業／パートナーシップの検討	機会の概要、価値提案、戦略的適合性、技術的ニーズ、適合性評価
coaching	コーチング／メンタリングセッション	インサイト、決定事項、アクションアイテム、テーマ、感情の推移、手法、セッションの質
internal	社内チーム会議	近日対応予定

使い方

インタラクティブモード（デフォルト）

プロセッサーを実行すると、会議の種類を自動検出し、確認の質問をします。

python3 ~/.claude/skills/meeting-processor/scripts/process.py <transcript-file> --mode interactive

インタラクティブな処理の流れ：

1. スクリプトが文字起こしを分析し、会議の種類を検出します
2. LLM を使って構造化データを抽出します
3. 不足している項目や曖昧な項目を特定します
4. 質問を JSON として返します（終了コード 2 はユーザーとのやり取りが必要であることを示します）
5. __INTERACTIVE_QUESTIONS__ マーカーの間にある JSON を解析します
6. AskUserQuestion を使って、各質問の回答を収集します
7. 回答を一時 JSON ファイルに保存し、process_with_answers.py を使って再実行します

インタラクティブな質問への対応：

スクリプトがコード 2 で終了した場合、出力から質問の JSON を解析します。各質問には以下が含まれます。

• question：質問文
• header：短いラベル（回答キーとして使用）
• options：AskUserQuestion 用の {label, description} の配列

回答を収集したら、次の 2 つの一時ファイルを作成します。

• questions.json — 元の質問コンテキスト（partial_data、meeting_type、transcript_file を含む）
• answers.json — {header_lowercase: selected_label} のマップ

次に実行します。

python3 ~/.claude/skills/meeting-processor/scripts/process_with_answers.py questions.json answers.json

バッチモード

ユーザーとのやり取りなしで、信頼度の高い情報のみを抽出します。

python3 ~/.claude/skills/meeting-processor/scripts/process.py <transcript-file> --mode batch

会議の種類を強制指定

自動検出をスキップします。

python3 ~/.claude/skills/meeting-processor/scripts/process.py <transcript-file> --type leadgen
python3 ~/.claude/skills/meeting-processor/scripts/process.py <transcript-file> --type partnership

出力

分析結果は、文字起こしファイルに ## Meeting Analysis セクションとして追記されます。フロントマターは meeting_type、processed_date、processing_mode で更新されます。

Leadgen の出力構造

• コミットメントとアクション — 期限と担当者を含む
• フォローアップ — 日程が決まっている場合は次回会議の日付
• クライアントの状況 — 課題、予算、スケジュール、意思決定者
• 商談の評価 — 段階（cold／warm／hot）、確度（1～5）、障害、感情

Partnership の出力構造

• 機会 — 双方にとっての説明と価値提案
• コミットメントとアクション — 期限と担当者を含む
• フォローアップ — 日程が決まっている場合は次回会議の日付
• パートナーシップの状況 — 戦略的適合性、技術的ニーズ、リソース、課題
• 機会の評価 — 適合性（strong／medium／weak）、準備状況、成功要因、感情

ステップ 2：準備メモへの自動リンク

会議分析が完了した後（ステップ 1）、一致する会議準備メモをセッションノートに自動でリンクします。これにより、/meeting-prep link を手動で実行する必要がなくなります。

動作の仕組み

1. 処理済みのセッションノートの親ディレクトリからミーティングディレクトリを特定します（パスをハードコードしないでください）。

2. 処理済みのノートからセッションのメタデータを抽出します。

   • フロントマターから date を取得します（YYYYMMDD 形式）。
   • フロントマターから participants を取得します（名前のリスト）。
   • participants フィールドがない場合は、トランスクリプトのヘッダーまたは出席者リストから名前を抽出します。

3. 一致する準備ノートを検索します。

   find <MEETINGS_DIR> -name "YYYYMMDD-prep-*" -type f 2>/dev/null
   

   YYYYMMDD はセッションの日付です。

4. 一致を検証します。候補となる準備ノートごとにフロントマターを読み取り、以下を確認します。

   • date フィールドがセッションの日付と一致すること。
   • participant フィールドがセッション参加者のいずれかと一致すること（あいまい一致：フルネームと名の両方を、大文字と小文字を区別せずに確認します）。
   • session_note フィールドが空（""）であること。すでにリンクされている準備ノートはスキップします。

5. 一致が見つかった場合は両方のファイルを更新します。

   準備ノートでは：

   • session_note: "[[session-note-filename]]" を設定します（.md 拡張子は付けません）。
   • status: done を設定します。

   セッションノートでは：

   • ## See also セクションがある場合は、そこに - [[YYYYMMDD-prep-participant-slug]] を追加します。
   • ない場合は、末尾に次のセクションを追加します。

     ## Prep Note
     - [[YYYYMMDD-prep-participant-slug]]
     

   • リンクを重複して作成しないでください。追加する前に、リンクがすでに存在するか確認します。

6. 処理結果に、リンクした準備ノート、スキップした準備ノート、見つからなかった準備ノートを報告します。

ルール

• ハードコードされた値ではなく、セッションノートのパスから MEETINGS_DIR を特定してください。
• meeting-prep の config.yaml が利用可能な場合は、prep_notes.prefix（デフォルト：prep）と prep_notes.type_tag（デフォルト：meeting-prep）を読み取ってください。
• この手順は処理をブロックしません。失敗した場合や準備ノートが見つからなかった場合でも、処理は成功します。