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会议方法论提炼

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会议方法论提炼

从会议录音转写稿中提炼关键人物(通常是老板/管理者)的方法论指导、工作标准和能力要求。为每个观点补充讨论背景(当时在讨论什么具体事项)和原话引用,输出结构化的 Markdown 文档到 Obsidian。当用户要求从会议记录中"提炼方法论"、"整理老板的要求"、"总结管理指导"、"提取工作标准"时使用。

Overview

Publisherbi-boo
Repositoryclaude-model-fingerprint
Skill name会议方法论提炼
Stars
80
Forks
4
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by bi-boo on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the 会议方法论提炼 AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/bi-boo/claude-model-fingerprint/tree/main/会议方法论提炼
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.

Use it in TypingMind

Enable 会议方法论提炼 in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads 会议方法论提炼 on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so 会议方法论提炼 is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

会议方法论提炼

从会议录音转写稿中,提取关键人物的方法论指导和工作要求,为每个观点还原讨论背景,输出结构化文档。

适用场景

  • 会议录音转写稿(已完成转写的 .md 文件)
  • 会议纪要或文字记录
  • 用户明确指定要提取某个角色(如老板、管理者)的方法论/指导内容
  • 用户要求过滤掉其他人的汇报内容,只保留指导性发言

输入要求

  1. 转写稿路径:已完成转写的 .md 文件路径
  2. 目标角色:要提取谁的发言(通常通过 emoji 标识区分,如 🟥 = 老板)
  3. 提取方向:方法论指导 / 工作标准 / 能力要求 / 团队要求(可组合)
  4. 输出位置:默认输出到 Obsidian vault(遵循文档输出规则)

核心原则

区分方法论指导 vs 纯业务讨论

要提取的(方法论指导):

  • 可复用的工作方法(如"带假设做分析"、"谋定而后动")
  • 能力标准和要求(如"汇报三要素"、"产品经理三层能力")
  • 协作方法论(如"和业务沟通的正确起手式")
  • 思维框架和原则(如"量与质的取舍")

要过滤的(纯业务讨论):

  • 具体的资源排期、版本时间、技术实现细节
  • 对某个具体数据的追问和回复
  • 纯粹的业务决策(如"这个功能先不做")

灰色地带的判断标准: 如果一段话既涉及具体业务,又包含可复用的方法论,提取方法论部分,用业务内容作为"讨论背景"。

每个观点必须包含三层信息

这是本 Skill 的核心输出结构,缺一不可:

markdown
### [观点标题]

**讨论背景:** [当时在讨论什么具体事项——谁在汇报什么、出了什么问题、
老板为什么要说这番话。2-4句话,让读者理解这个方法论是在什么场景下提出的]

> "[目标角色的原话引用,选最有力的1-2句]"

- [提炼出的方法论要点1]
- [提炼出的方法论要点2]
- [提炼出的方法论要点3]

讨论背景的写作标准:

  • 必须具体到"谁在汇报什么业务/数据/方案"
  • 必须说清楚"老板为什么要说这番话"(发现了什么问题、对什么不满、想强调什么)
  • 不需要展开业务细节,只需让读者理解场景
  • 2-4句话,简洁但信息量充分

执行流程

阶段一:识别角色和结构

  1. 读取转写稿前 100 行,识别说话人标识(emoji)和角色分布
  2. 确认目标角色的 emoji 标识(如果用户未明确指定,询问用户)
  3. 统计转写稿总行数,规划分段策略

阶段二:并行分析(长文稿必须并行)

分段规则:

转写稿行数Agent 数量分段方式
< 500 行1 个直接读取全文
500-1500 行2 个前半 / 后半
1500-3000 行3 个三等分
> 3000 行4 个四等分

每个 Agent 的任务 prompt 模板:

读取 [文件路径] 的第 [起始行]-[结束行] 行。
这是一个会议录音转写稿,[emoji] 是 [角色名称]。

找出 [角色名称] 每段发言的讨论背景——即当时在讨论什么具体业务、
什么场景、什么问题时,[角色名称] 提出了方法论指导。

按时间顺序,对每段包含方法论指导的发言,输出:
1. 时间戳
2. 当时在讨论什么具体事项(2-4句话还原场景)
3. 原话中的关键方法论/要求(简要概括)
4. 最有力的原话引用(1-2句)

注意区分:纯业务讨论 vs 方法论指导。只需要方法论指导部分的背景。

Agent 配置:

  • subagent_type: analyst
  • 全部设为 run_in_background: true 并行执行
  • 等待所有 Agent 完成后进入下一阶段

阶段三:归类与结构化

  1. 合并:将所有 Agent 的输出按时间戳排序,去重(不同分段可能在边界处重复提取同一段话)
  2. 归类:将方法论点按主题聚类,形成 3-8 个大类(如"数据分析方法论"、"汇报标准"、"业务协作"等)
  3. 命名:为每个大类起一个概括性标题,为每个观点起一个可独立理解的小标题
  4. 排序:大类之间按逻辑关系排序(通常:做事方法 → 汇报沟通 → 能力模型 → 协作要求)

阶段四:输出文档

文档结构:

markdown
# [文档标题]

> 来源:[日期] [会议名称]([时长])
> 说明:[提取范围说明,如"仅整理老板的方法论指导和团队要求"]

---

## 一、[大类标题]

### 1. [观点标题]

**讨论背景:** [场景还原]

> "[原话引用]"

- [方法论要点]
- [方法论要点]

### 2. [观点标题]
...

---

## 二、[大类标题]
...

输出路径: 遵循文档输出规则,输出到 Obsidian vault 对应目录。

文件命名: 遵循 Markdown 命名规范(主题 + 内容类型,如 产品团队工作方法论与能力标准.md)。

质量标准

  1. 背景不能缺失:每个方法论点必须有讨论背景,禁止出现没有场景说明的孤立观点
  2. 原话必须真实:引用的原话必须来自转写稿原文,不能改写或编造
  3. 过滤要干净:纯业务讨论不应出现在最终文档中
  4. 归类要合理:同一主题的观点应归在一起,不同主题之间有明确边界
  5. 可独立阅读:每个观点段落应能独立理解,不依赖其他段落的上下文
  6. 信息密度适中:讨论背景 2-4 句话,方法论要点 2-5 条,原话引用 1-2 句

特殊处理

同一段话包含多个方法论

如果目标角色的一段长发言包含多个独立的方法论点,拆分为多个观点分别归类,而非堆在一个段落中。

方法论有递进关系

如果多段发言围绕同一个主题层层递进(如先讲原则、再举例、再总结),合并为一个观点,讨论背景覆盖完整的讨论脉络,原话引用选取最精华的部分。

转写稿质量不佳

如果转写稿中有明显的识别错误(如人名、专业术语),在引用原话时保留原文不修改,但在方法论提炼中使用正确的表述。

Frequently asked questions

What does the 会议方法论提炼 AI skill do?

从会议录音转写稿中提炼关键人物(通常是老板/管理者)的方法论指导、工作标准和能力要求。为每个观点补充讨论背景(当时在讨论什么具体事项)和原话引用,输出结构化的 Markdown 文档到 Obsidian。当用户要求从会议记录中"提炼方法论"、"整理老板的要求"、"总结管理指导"、"提取工作标准"时使用。

Why use 会议方法论提炼 on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. 会议方法论提炼 is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install 会议方法论提炼 in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/bi-boo/claude-model-fingerprint/tree/main/会议方法论提炼. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use 会议方法论提炼?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with 会议方法论提炼?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use 会议方法论提炼 with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the 会议方法论提炼 AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by bi-boo under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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