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”...
24 installs
Coding
meeting-deep-process
Try it会议深度加工与质量增强引擎——平台无关的会议数据5域27任务技能。加工层（D01-D04）：个体12维角色剖面分析、个体间群体动力关系分析、会议整体执行分析与知识沉淀。增强层（D05）：会前亮点设计→会中深度干预→会后质量诊断（评分→根因→改进）→跨会议模式优化，形成"加工→诊断→改进→再加工"质量闭环。适配协作/决策/创意/谈判/调解/评估/信息/仪式8种会议场景。触发词：会议分析、会议加工、会议深度加工、录制分析、转写分析、深度加工、会议纪要、会议改进、会议质量、meeting deep process、meta-skill-system
What it does
会议深度加工与质量增强引擎——平台无关的会议数据5域27任务技能。加工层（D01-D04）：个体12维角色剖面分析、个体间群体动力关系分析、会议整体执行分析与知识沉淀。增强层（D05）：会前亮点设计→会中深度干预→会后质量诊断（评分→根因→改进）→跨会议模式优化，形成"加工→诊断→改进→再加工"质量闭环。适配协作/决策/创意/谈判/调解/评估/信息/仪式8种会议场景。触发词：会议分析、会议加工、会议深度加工、录制分析、转写分析、深度加工、会议纪要、会议改进、会议质量、meeting deep process、meta-skill-system
The skill document
会议深度加工与质量增强引擎
定位
本技能由两层五域构成——加工层（D01-D04）对会议数据进行多层次深度加工；增强层（D05）打破"Garbage In Garbage Out"困境，主动提升会议质量，形成"加工→诊断→改进→再加工"闭环。
加工层（数据→分析→资产） 增强层（质量→改进→循环）
┌─────────┬─────────┬─────────┐ ┌──────────────────────────┐
│ D01执行 │ D02分析 │ D03沉淀 │ │ D05 会前：亮点设计引擎 │
│ ↓ │ ↓ │ ↓ │ │ ─── 会议执行 ─── │
│ D04剖面 │←───────→│ │ │ D05 会中：话语深度干预 │
│ │ │ │ │ ─── 会议执行 ─── │
│ 个体12维│ 群体动力│ 知识资产│ │ D05 会后：质量诊断(6维+12维)│
│ │ │ │ │ ─── 跨会议 ─── │
│ │ │ │ │ D05 跨会：模式优化 │
└─────────┴─────────┴─────────┘ │ ↑___________________↓ │
│ 改进建议 → 下次会前设计 │
└──────────────────────────┘
加工层（D01-D04）：平台无关的会议数据深度加工——个体层（12维角色剖面分析）、个体间关系层（群体动力关系分析）、会议整体层（执行分析、效能评估、知识资产沉淀）。
增强层（D05）：会议质量增强闭环——会前基于议程+8种场景+参会人12维剖面生成定向触发点，会中实时监测讨论深度并生成12维适配的干预建议，会后6维质量诊断+6项12维诊断信号，跨会议模式发现与"人-会匹配"优化。
四维覆盖：个体 → 个体间关系 → 会议整体 → 质量增强闭环。单场会议即可产出价值，价值随数据积累递增，且加工价值随会议质量提升而倍增。
核心能力
智能交互执行
天然支持两种交互模式：原生交互（一人+AI自主工作流，无会议形式）与外部兼容模式（被动参加别人组织的会议时激活），三段式覆盖参会前/中/后。可选产出原始数据快照——格式化转写、出勤统计、录制元数据多格式导出，供下游加工或人工回溯。
交互效能分析
跨会议的模式发现与效果评估：议题聚类、决策溯源、群体动力分析（立场聚类/权力流向/阵营稳定性/桥接者识别）、发言者参与度、行动闭环验证、录制价值评估、效率趋势分析。
知识资产沉淀
从会议数据到组织知识的完整转化链：报告自动起草、复盘材料生成、知识库条目提取、结构化画像抽取。
发言者12维剖面分析
基于内置的三层12维角色模型，从发言数据实时解码每个参与者的完整角色画像，支持单次快照、累积剖面、与用户自身12维剖面对比、演化追踪和交互策略生成。内建置信度体系，区分"可推断"与"不可从文本推断"的维度。
会议质量增强
会前(02a触发点设计)→会中(03a实时干预/03b追问清单)→会后(01a→01b→01c质量诊断链)→跨会(04模式优化)+触发点优化(02b)，四个阶段构成完整的会议质量改进闭环。
8种场景分类
场景识别在 mdp-exec-01 中完成，场景参数下发至所有下游任务。8种场景（协作/决策/创意/谈判/调解/评估/信息/仪式）各有不同的12维分析侧重、群体动力侧重和效能指标，D05亮点设计策略随场景自适应调整。详细分类参数和策略表见 references/meeting-deep-process-requirements.md。
12维角色模型定义
本技能独立内置的正交12维角色模型，用于D04发言者剖面分析。模型从发言数据推断每个参与者的角色坐标，不依赖外部角色技能。
第一层：实体层——不可再分的具体存在
维1 职业维：以什么为生（行业×任务谱系）
维2 身份维：在世界坐标系的位置（组织/家庭/社会/知识 四重叠加）
维3 名人维：最接近的真实人物原型（思想来源、类比角色）
维4 拟人维：是不是人（人类/动物/物品/自然力/抽象概念/AI）
维5 躯体维：身体是什么（年龄/性别/体型/健康/外貌/形态）→ 从文本不可推断 🚫
维6 文化维：从什么文化中出来（国籍/民族/语言/宗教/阶级/时代/亚文化）
第二层：社会关系层——角色怎么嵌入关系网络
维7 关系维：和谁连着（类型×强度×方向）
维8 层级维：处在什么高度（元层/宏观/中观/微观/边界/辅助）
第三层：抽象属性层——超越具体存在的普遍刻画
维9 功能维：做什么（S感知/C认知/A行动/O组织/I交互/G守护 的组合）
维10 能力维：有什么本事（知识/技能/资源/信息/权力/自由度）
维11 动机维：为什么做（利益/价值/生存/权力/关系/认知/合规/惯性）
维12 动态维：什么情境/怎么变/真假（场景切换×生命周期×虚实属性）
从发言到12维的推断路径
每个维度在发言中有对应的可观测信号，置信度从🚫不可推断到✅高置信度不等。详细的维度-信号-置信度对照表见 references/meeting-deep-process-requirements.md D04参考部分。
领域特有维度
| 维度 | 说明 | 影响 |
|---|---|---|
| 平台无关性 | 不绑定任何会议平台，通过抽象数据接口解耦 | 技能可配合任意会议数据源使用，扩展性强 |
| 四维覆盖 | 个体→个体间→会议整体→质量增强的递进分析 | 单场到多场都能产出相应层次的价值，且加工价值随会议质量提升而递增 |
| 场景自适应 | 8种场景分类（协作/决策/创意/谈判/调解/评估/信息/仪式） | 分析权重、信号定义、亮点设计策略随场景自动调整 |
| 数据充分度分级 | 冷启动/浅积累/深积累三阶段 | 首次使用者不会面对大量休眠能力 |
| 12维角色模型 | 独立内置的正交12维框架 | 实现从"会议说了什么"到"说话者是谁"的深度推断 |
| 质量增强闭环 | 会前亮点设计→会中深度干预→会后质量诊断→跨会议模式优化 | 打破"Garbage In Garbage Out"困境，主动提升输入数据质量 |
三层结构
第一层：任务清单 + 依赖拓扑 → references/meeting-deep-process-catalog.md
第二层：任务要求清单 → references/meeting-deep-process-requirements.md
第三层：范本库 → references/exemplars.md
数据源接口
本技能不直接调用任何平台命令。所有原始数据通过6个抽象接口从会议数据源获取，优先加载会议数据源技能（如腾讯会议 tmeet-skill），未加载时回退使用内置CLI参考 references/tmeet-cli-reference.md。完整的接口映射表和回退工作流见 references/meeting-deep-process-requirements.md D01参考部分。
部分实时分析能力依赖实时转写流，离线数据源下降级为会后分析模式，不阻塞其他能力运行。
使用规则
执行流程
- 首次加载：读取
references/meeting-deep-process-catalog.md，获取5域27任务的完整清单与依赖拓扑 - 任务选择：根据用户意图匹配目标任务，自动应用数据充分度判定（冷启动/浅积累/深积累），激活对应级别的任务
- 数据获取：通过抽象数据接口从会议数据源技能获取原始数据
- 按需深入：确认目标任务后，读取
references/meeting-deep-process-requirements.md获取组件清单和约束条件
加载模式
本技能专注决策加工层（含独立内置的12维角色模型），会议数据源技能或CLI参考提供数据通道。本人剖面对比（mdp-profile-03）所需的用户自身12维剖面数据作为输入参数直接提供。优先加载会议数据源技能，未加载时回退使用内置CLI参考。
内容权限
本技能可被修改，修改时须保持抽象数据接口的相容性。新增会议数据源技能支持时，只需确认其能提供6个抽象接口所需的数据即可，无需修改本技能。
隐私声明
被动参加别人组织的会议时，他人12维剖面的推断仅基于其在会议中公开表达的信息，不对非公开信息进行剖面补充。响应明确的删除请求，提供清除某人全部剖面数据的能力。
执行框架
Step 0 三轴判定
- 复杂度：中等——涉及5域27任务的协调，但各域边界清晰
- 内容类型：结构化——产出为决策记录、剖面报告、知识条目等结构化文档
- 创新需求：按需——剖面分析和群体动力分析需创新性推断，报告生成需模板匹配
Step 1 领域校准
基于8种场景类型推导R1-R5参数：
| 场景 | R1信息密度 | R2创造性 | R3交互性 | R4规范性 | R5迭代性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 协作型 | 中 | 低 | 高 | 中 | 中 |
| 决策型 | 高 | 低 | 中 | 高 | 低 |
| 创意型 | 中 | 高 | 中 | 低 | 高 |
| 谈判型 | 高 | 中 | 高 | 中 | 中 |
| 调解型 | 中 | 中 | 高 | 中 | 高 |
| 评估型 | 高 | 低 | 中 | 高 | 低 |
| 信息型 | 高 | 低 | 低 | 中 | 低 |
| 仪式型 | 低 | 高 | 高 | 低 | 低 |
12维剖面分析时额外校准：
- R1 信息密度高 → 维1职业、维10能力的推断权重提升
- R2 创造性高 → 维12动态的推断发散度提升
- R3 交互性高 → 维7关系的推断权重提升
- R4 规范性高 → 维8层级的推断严格度提升
- R5 迭代性高 → 剖面演化追踪的频率提升
Step 2 三轴分解
基于任务依赖拓扑分解为元操作单元。典型单场会议管线：mdp-exec-01(场景识别) → mdp-exec-03(外部兼容执行) → [mdp-profile-01(剖面快照) ‖ mdp-analyze-01-06(分析任务)] → [mdp-knowledge-01-04(知识沉淀) ‖ mdp-profile-03 ‖ mdp-profile-05 ‖ mdp-enhance-01a→01b→01c(质量诊断链) ‖ mdp-enhance-03a ‖ mdp-enhance-03b(话语干预)] → mdp-enhance-02a(为下次会议生成触发点)。
Step 3 管线编排
默认管线模式：P3 并行汇聚——exec产出数据后，profile和分析任务并行执行，结果汇聚到knowledge和enhance任务。谈判型和调解型追加P2迭代精炼。D05质量诊断链(mdp-enhance-01a→01b→01c)与D02分析并行，诊断结果反馈至mdp-enhance-02b(触发点优化)再至mdp-enhance-02a(下次设计)。跨会议模式下，mdp-enhance-04(模式优化)消费01b和01c历史数据，输出结构性改进方案。
Step 4 整合交付
输出整合包括：会议摘要+决策记录+行动清单（来自D01）、效能分析报告+群体动力图谱（来自D02）、报告/复盘/知识条目（来自D03）、发言人剖面报告+本人对比矩阵+交互策略（来自D04）、质量诊断报告(评分+根因+改进方向)+会前触发点设计方案+话语干预建议/追问清单+会议模式优化报告（来自D05）。
降级模式
当依赖的外部能力不可用时，按以下降级策略执行：
| 缺失能力 | 降级模式 | 影响范围 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 会议数据源技能未加载 | 首先尝试使用内置CLI参考（references/tmeet-cli-reference.md）通过tmeet CLI直接获取原始数据，该回退路径可使全部数据依赖任务正常执行；若tmeet CLI亦不可用，则仅执行无数据依赖的能力：mdp-exec-01场景分析框架、mdp-profile-05基于已有剖面的策略生成，其他任务标注"需加载会议数据源技能或安装tmeet CLI" | D01(exec-02/03)、D02全域、D03全域、D04(profile-01-04) | 优先使用内置CLI参考作为回退数据通道 |
| 实时转写流不可用 | 外部兼容模式"参会中"的实时能力（焦点提醒、即时剖面更新、D05-enhance-03a话语深度干预）降级为会后分析。03a休眠，03b独立运行输出离线追问清单。不影响离线加工能力 | mdp-exec-03参会中环节、mdp-profile-01实时更新、mdp-enhance-03a | 标注"数据源仅支持离线数据" |
| 12维模型未能激活 | D04剖面分析降级为简化版画像（仅基于通用维度推断，使用描述性标签替代12维格式） | D04全域 | 标注"12维模型不可用，使用简化画像" |
| 用户自身剖面数据未提供 | mdp-profile-03本人剖面对比降级为"无法对比"，仅输出发言者单方剖面 | mdp-profile-03 | 标注"自身剖面数据未提供" |
| 数据充分度为冷启动 | 跨会议分析任务休眠（mdp-profile-02/04休眠，mdp-analyze-07休眠），单场分析任务完整运行 | D02(analyze-07)、D04(profile-02/04) | 标注"初始阶段，数据积累后激活" |
| 文件系统不可写 | 仅输出加工结果（Markdown），不持久化。下次使用时重新分析 | 全部持久化操作 | 临时模式 |
| 完全只读模式 | 仅执行mdp-exec-01场景分析框架输出，不执行任何加工任务 | 除exec-01外的全部任务 | 降级为场景诊断模式 |
降级优先级：内置CLI参考(tmeet CLI直连) > 会议数据源技能可用性 > 角色技能可用性 > 数据充分度 > 持久化能力。降级时在输出中明确标注当前模式和降级原因。
域概览
按会议数据处理流程组织，两层5域27种任务：
加工层（D01-D04）——数据→分析→资产，处理单场到多场的会议数据加工：
| 域 | 任务数 | 层级 | 典型任务 |
|---|---|---|---|
| D01 智能交互执行域 | 3 | 个体+执行 | 交互上下文装配（含场景识别+数据充分度判定）、原生交互编排、外部会议兼容执行 |
| D02 交互效能分析域 | 7 | 会议整体 | 跨录制议题聚类、决策溯源关联、群体动力分析、发言者参与度分析、行动闭环验证、录制价值评估、效率趋势分析 |
| D03 知识资产沉淀域 | 4 | 组织 | 报告自动起草、复盘材料生成、知识库条目提取、结构化画像抽取 |
| D04 发言者12维剖面分析域 | 5 | 个体 | 单次剖面快照、累积剖面画像、本人剖面对比、剖面演化追踪、交互策略生成 |
增强层（D05）——质量→改进→循环，跨时间轴（会前/中/后/跨会）的会议质量改进闭环：
| 域 | 任务数 | 时间轴 | 典型任务 |
|---|---|---|---|
| D05 会议质量增强域 | 8 | 会前→会中→会后→跨会 | 6维评分(01a)、根因与12维诊断(01b)、亮点与改进(01c)、触发点设计(02a)、触发点优化(02b)、实时干预(03a)、追问清单(03b)、模式优化(04) |
完整清单及域间依赖拓扑见 references/meeting-deep-process-catalog.md。
事实纪律
- 12维剖面推断必须标注置信度等级（✅高/⚠️中/❓低/🚫不可推断）
- 躯体维（维5）的年龄、性别、外貌等子维度从文本不可推断，必须标注🚫
- 知识条目标注事实来源（会议ID+发言片段）和置信度，关键决策和知识条目须设置人工审核节点
- 严禁将会议中的错误陈述或未被验证的断言沉淀为"知识"
- 场景识别和12维推断须展示推导过程和信号依据，不得凭空断言
- 群体动力分析中的阵营划分必须基于可追溯的发言证据（赞同/反对/补充信号）
- 谈判型场景下维11动机的剧烈变化可能在合理范围内（策略性行为），标注"策略性波动可能"而非直接判定为人格变化
- 累积剖面中新旧数据冲突时使用贝叶斯更新策略，标注更新原因
- 质量诊断的"平淡"判定必须基于6维量化评分，不得凭直觉断言；"差点成为亮点"的片段识别必须引用具体发言内容
- 亮点设计触发点必须标注适配依据（基于议程/参会人12维剖面/历史平淡模式），不得生成通用模板式问题
- 会议改进建议必须可操作（具体到议程结构调整/时间重新分配/参与机制变更），避免"鼓励更多讨论"等空洞建议
品牌标识
Logo 文件 assets/meeting-deep-process-logo.svg。非 Markdown 输出（HTML/PPTX/PDF）时嵌入 Logo：HTML 直接内联 SVG，PPTX 临时渲染为 PNG 后插入。
标题层级规范
SKILL.md 使用 # 作为一级标题，references 目录下各文件使用 ## 起始，确保合并为单一提示词文件时标题层级不冲突。
Related skills
会议逐字稿精细化分析工具：输入腾讯会议或飞书会议链接，输出结构化分析 JSON（阶段/关键点/决策/待办/参与者画像）、drawio 概要图与 Markdown/HTML 报告。当用户要分析会议逐字稿、生成会议纪要可视化、提取会议关键内容截图、制作会议总结网页时使用。
基于腾讯会议(tmeet)会议报告（参会人/等候室）与智能纪要，量化会议健康度——发言均衡度、议题覆盖率、决策产出率、沉默成员识别，并给出改进建议。当用户说"分析会议效率""会议健康度""谁没发言""决策产出率""会议参与度"时触发。
智能文档深度处理器。当用户需要总结文档、提炼长文核心观点、生成结构化分析报告、对多份资料交叉对比、或基于文档内容进行多轮深度问答时自动触发。支持 PDF/Word/Markdown/网页/纯文本等多种格式。关键词：总结、摘要、提炼、分析报告、文档问答、深度阅读、信息提取、交叉对比。
by xiayutian1 installs
将会议录音转成结构化会议纪要。适用于用户上传会议音频后，希望通过 ASR 转写、LLM 总结和可选 TTS 播报，自动提取会议主题、讨论要点、决策和行动项的场景。输入支持 `audio_file`、`need_voice_summary`、`language`；默认输出 JSON 结构化纪要，并可附带语音摘要文件路径。
19 installs
基于腾讯会议（tmeet）智能纪要与转写，把多场会议聚合为结构化周报与复盘报告。当用户说「生成本周周报」「会议复盘」「汇总会议纪要做复盘」「提取跨会议行动项」「把几次会的结论整理成一份报告」时触发。