Meeting Analyzer

会议逐字稿精细化分析 (Meeting Analyzer)

将一场会议的逐字稿，转化为结构化的、可供 LLM/可视化直接消费的分析档案。支持腾讯会议（tmeet CLI）与飞书会议（lark-cli vc）两条数据来源，输入为一个会议链接。

何时调用本技能

当用户出现以下任一意图时调用：

• "分析这场会议"、"帮我整理这场会议的逐字稿"、"这个会议讲了什么"
• "生成会议概要图 / 会议可视化 / drawio 会议图"
• "做一份会议纪要网页 / HTML 报告 / Markdown 报告"
• 提供了腾讯会议链接（meeting.tencent.com / wemeet.qq.com / 9-12 位会议号）或飞书链接（*.feishu.cn / *.larksuite.com 的 minutes/meetings 路径）
• 需要从会议逐字稿中提取关键观点、决策、待办、未决问题

前置依赖

未安装对应 CLI 时，对那条链路会自动给出明确提示；若仅需测试，可使用 --mock 模式。

输入

• 会议链接（必填）：腾讯会议链接 / 飞书会议链接 / 妙记链接 / 9-12 位会议号
• 可选：会议录制视频本地路径（--video，用于抽取关键截图）

输出

输出到指定目录（默认 ./output），文件名按会议标题自动命名：

数据结构（核心）

Meeting
 ├─ metadata          会议元信息
 ├─ segments[]        原始逐字稿片段
 ├─ utterances[]      合并后的完整发言（含意图/情绪/实体/关键词）
 ├─ stages[]          阶段（按时间+话题切分，含摘要/情绪曲线）
 ├─ topics[]          主题（跨阶段的语义聚合）
 ├─ key_points[]      关键观点（带重要性评分与证据回指）
 ├─ decisions[]       决策
 ├─ action_items[]    待办
 ├─ open_questions[]  未决问题
 ├─ interactions[]   互动关系（问答/反对/追问）
 ├─ snapshots[]       关键截图（绑定到阶段/关键点/决策）
 └─ summary          整体摘要（一句话/执行摘要/排名/集中度）

所有实体通过 ID 互相回指，序列化为 JSON 后可按需切片喂给 LLM（详见项目 scripts/src/schemas/meeting.ts）。

使用方式

# 1. 安装依赖（在项目目录）
npm install

# 2. 运行分析（默认：使用真实 CLI）
npx tsx scripts/src/cli.ts analyze "https://meeting.tencent.com/..."

# 3. 携带视频做截图
npx tsx scripts/src/cli.ts analyze "https://xxx.feishu.cn/minutes/..." --video ./recording.mp4 -o ./output

# 4. 仅检测链接平台
npx tsx scripts/src/cli.ts detect "https://meeting.tencent.com/..."

# 5. Mock 模式（无 CLI 时测试）
npx tsx scripts/src/cli.ts analyze mock --mock --mock-path assets/examples/sample-tencent.json

链路说明

• 腾讯会议：链接 → tmeet meeting get 取 meeting_id → tmeet record list 取 record_file_id → tmeet record transcript-paragraphs 获取带时间戳/说话人的逐字稿；tmeet record address 取录制 URL。
• 飞书会议：链接 → lark-cli vc +detail 取 note_id / minute_token → 优先 minutes +detail --transcript，备选 note +detail → docs +fetch 获取逐字稿。

投喂 LLM 的推荐切片

限制与注意

• 逐字稿质量依赖平台 ASR；若置信度低，关键点抽取可能漏检。
• 截图依赖会议已开启云录制，且录制画面含共享内容。
• 未配置 LLM API Key 时自动使用规则启发式分析；配置后可增强摘要质量。
• 会议内容涉及隐私，产物应按企业合规要求存储与分享。