meeting-processor

会议处理器

智能会议记录处理器，可自动检测会议类型，并应用特定类型的信息提取，还可选择进行交互式澄清。

适用场景

• 同步 Fathom 或 Granola 会议记录后（/fathom --today、/granola export）
• 收到处理、分析或总结会议记录的请求时
• 知识库根目录中出现符合 YYYYMMDD-*.md 格式的新会议记录时
• 对于辅导会议，请改用 coaching-session-summarizer 技能

前置条件

pip install openai pyyaml

需要设置 CEREBRAS_API_KEY 环境变量（使用 Cerebras API 和 llama-3.3-70b）。

支持的会议类型

类型	描述	主要提取内容
leadgen	销售／业务拓展通话	承诺、痛点、预算、时间安排、决策者、交易阶段、情绪倾向
partnership	协作／合作探索	机会概述、价值主张、战略契合度、技术需求、契合度评估
coaching	辅导／指导会议	洞察、决策、行动项、主题、情绪变化、技巧、会议质量
internal	内部团队会议	即将推出

用法

交互模式（默认）

运行处理器，它会自动检测会议类型并提出澄清问题：

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

交互流程：

1. 脚本分析会议记录并检测会议类型
2. 通过大模型提取结构化数据
3. 找出缺失或含义模糊的字段
4. 以 JSON 格式返回问题（退出代码 2 表示需要交互）
5. 解析 __INTERACTIVE_QUESTIONS__ 标记之间的 JSON
6. 使用 AskUserQuestion 收集每个问题的答案
7. 将答案保存到临时 JSON 文件，并使用 process_with_answers.py 重新运行

处理交互式问题：

脚本以代码 2 退出时，请从输出中解析问题 JSON。每个问题包含：

• question：问题文本
• header：简短标签（用作答案键）
• options：供 AskUserQuestion 使用的 {label, description} 数组

收集答案后，创建两个临时文件：

• questions.json — 原始问题上下文（包含 partial_data、meeting_type、transcript_file）
• answers.json — {header_lowercase: selected_label} 映射

然后运行：

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

批处理模式

仅提取置信度高的信息，不与用户交互：

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

强制指定会议类型

跳过自动检测：

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

输出

分析结果会追加到会议记录文件中的 ## Meeting Analysis 部分。Frontmatter 会更新 meeting_type、processed_date 和 processing_mode。

Leadgen 输出结构

• 承诺与行动 — 包含截止日期和负责人
• 后续跟进 — 已安排时注明下次会议日期
• 客户背景 — 痛点、预算、时间安排、决策者
• 交易评估 — 阶段（cold/warm/hot）、概率（1-5）、阻碍因素、情绪倾向

Partnership 输出结构

• 机会 — 双方的描述和价值主张
• 承诺与行动 — 包含截止日期和负责人
• 后续跟进 — 已安排时注明下次会议日期
• 合作背景 — 战略契合度、技术需求、资源、挑战
• 机会评估 — 契合度（strong/medium/weak）、准备情况、成功因素、情绪倾向

步骤 2：自动关联会前准备笔记

会议分析完成后（步骤 1），自动将匹配的会前准备笔记关联到会议记录中。这无需再手动运行 /meeting-prep link。

工作原理

1. 推导会议目录：从已处理会话笔记的父目录推导（不要对路径进行硬编码）。

2. 从已处理的笔记中提取会话元数据：

   • 从 frontmatter 中获取 date（YYYYMMDD 格式）
   • 从 frontmatter 中获取 participants（姓名列表）
   • 如果没有 participants 字段，则从转录稿标题或参会者列表中提取姓名

3. 搜索匹配的准备笔记：

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

   其中 YYYYMMDD 是会话日期。

4. 验证匹配项：对于每个候选准备笔记，读取其 frontmatter 并确认：

   • date 字段与会话日期匹配
   • participant 字段与会话参与者之一匹配（进行模糊匹配：不区分大小写，同时检查全名和名字）
   • session_note 字段为空（""）——跳过已关联的准备笔记

5. 找到匹配项时更新两个文件：

   在准备笔记中：

   • 设置 session_note: "[[session-note-filename]]"（不带 .md 扩展名）
   • 设置 status: done

   在会话笔记中：

   • 如果存在 ## See also 章节，则向其中添加 - [[YYYYMMDD-prep-participant-slug]]
   • 否则，在末尾追加一个新章节：

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

   • 切勿创建重复链接——添加前检查链接是否已存在

6. 在处理输出中报告哪些准备笔记已关联、已跳过或未找到。

规则

• 根据会话笔记路径推导 MEETINGS_DIR，而不是使用硬编码值
• 如果 meeting-prep config.yaml 可用，请读取 prep_notes.prefix（默认值：prep）和 prep_notes.type_tag（默认值：meeting-prep）
• 此步骤不会阻塞处理：即使失败或未找到准备笔记，处理仍会成功