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Meeting Notes Summarizer

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minicoohei
meeting-notes-summarizer

会議テキストやメモから構造化された議事録を自動生成するスキル。 「議事録をまとめて」「会議メモを整理して」「アクション項目を抽出して」等のリクエストで発動。

Overview

Publisherminicoohei
Repositoryai-agent-camp
Skill namemeeting-notes-summarizer
Stars
346
Forks
13
Bundled files
5
Links
Skill sourceRepositoryHomepage
  • 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.

  • 5 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by minicoohei on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Meeting Notes Summarizer 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/minicoohei/ai-agent-camp/tree/main/.claude/skills/meeting-notes-summarizer
  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.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp.git /tmp/ai-agent-camp
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ai-agent-camp/.claude/skills/meeting-notes-summarizer .claude/skills/meeting-notes-summarizer
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Meeting Notes Summarizer 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 Meeting Notes Summarizer 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 Meeting Notes Summarizer 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.

meeting-notes-summarizer - 議事録自動生成スキル

会議メモ、文字起こし、チャットログを読み取り、構造化されたMarkdown議事録へ整形する。入力に不足がある場合は推測で埋めず、記載なし、要確認、期限未定 などで明示する。

いつ使うか

以下の依頼を受けたときに使用する。

  • 会議テキストやメモから議事録を作成したい
  • 決定事項やアクション項目を抽出したい
  • 会議メモを構造化して読みやすく整理したい
  • ミーティングノートをMarkdown形式で整えたい

代表的なトリガーフレーズ:

  • 「議事録をまとめて」
  • 「会議メモを整理して」
  • 「アクション項目を抽出して」
  • 「ミーティングノートをまとめて」
  • 「ミーティングノートを構造化して」
  • 「この会議の要点を整理して」
  • 「この会議の要点をまとめて」
  • 「決定事項をリストアップして」

ワークフロー

以下の手順で処理する。初回生成で終わらせず、セルフレビューと改善ループを必ず1回は実行する。

Step 1: 入力テキストを受け取る

  • 会議メモ、音声文字起こし、チャットログ、箇条書きメモを受け取る
  • 入力形式を判定し、日時、参加者、話者ラベル、議論本文を切り分ける
  • 不足情報は補完しすぎず、後続セクションで 記載なし または 要確認 として扱う

Step 2: 参加者を抽出する

  • 参加者一覧、話者名、発言ラベルから参加者候補を抽出する
  • 表記ゆれがある場合は同一人物として統一する
  • 参加者が明示されていない場合は 参加者不明 と記載する

Step 3: 議題を特定する

  • 会議の主要トピックを時系列または論点単位で整理する
  • 各トピックについて、議論内容を短く要約する
  • 雑談やノイズが多い場合は本題に関係する発話だけを残す

Step 4: 決定事項を抽出する

  • 決定、合意、承認、決まった などの表現から確定事項を抽出する
  • 決定事項ごとに背景や根拠を1行で付記する
  • 決定事項が見当たらない場合は 決定事項なし と明記する

Step 5: アクション項目を抽出する

  • やる、対応する、確認する、次回までに などの表現からタスクを抽出する
  • 各タスクに担当者、期限、優先度を紐づける
  • 担当者が不明な場合は 要確認、期限が不明な場合は 期限未定 と記載する

Step 6: 初回ドラフトを生成する

  • references/output-template.md を読み、同じ順序と見出し構成で初回ドラフトを作る
  • 不明点は空欄にせず、記載なし、要確認、期限未定 を使って明示する
  • この段階では完璧さよりも、必要セクションを漏れなく埋めることを優先する

Step 7: セルフレビューを行う

  • 初回ドラフトを以下のチェックリストで自己点検する
  • 各項目を OK / 要修正 / 要確認 で判定し、根拠を1行で添える

セルフレビューチェックリスト:

  1. 全参加者が本文または参加者欄に反映されているか
  2. 議題または主要トピックが過不足なく整理されているか
  3. 決定事項が明確で、見当たらない場合は 決定事項なし と明記されているか
  4. アクション項目ごとに担当者・期限・優先度がそろっているか。不足時は 要確認 / 期限未定 を入れたか
  5. 議論メモに背景、懸念、保留事項など重要文脈が残っているか
  6. 次回予定または次回未定の扱いが明示されているか
  7. 出力が references/output-template.md の見出し順と主要言語に従っているか

Step 8: 改善ループを回す

  • セルフレビュー結果をもとにドラフトを修正する
  • 改善は最大2回までとし、各回で「何を直したか」を短く記録する
  • 以下のいずれかを満たしたら改善を止める
    • チェックリストがすべて OK になった
    • 改善回数が2回に達した
    • 前回版との差分がほぼなく、これ以上の改善余地が小さい
  • 2回改善しても解消しない問題は、最終出力に 残課題 として明記する

Step 9: 差分付きで最終出力へ整形する

  • references/output-template.md を読み、同じ順序と見出し構成で整形する
  • 出力はMarkdownで返す
  • 最終版の前に、初回ドラフトからの変更点を diff として要約する
  • diff は少なくとも 追加、修正、要確認 の3区分で示す
  • ファイル出力が必要な場合は output/ または利用中リポジトリの outputs/ に保存する

出力フォーマット

出力は references/output-template.md のテンプレートに従う。最低限、以下のセクションを含める。

  • 基本情報
  • 議題
  • 決定事項
  • アクション項目
  • 議論メモ
  • 次回予定

アクション項目は表形式で整理し、担当者、タスク、期限、優先度を列として並べる。

Iterative Refinement を使う場合は、テンプレート本体の前に以下を追加してよい。

  • ## セルフレビュー結果
  • ## 修正diff
  • ## 残課題（必要な場合のみ）

Iterative Refinement のプロンプト構造

以下の順で内部的に処理する。

  1. 初回ドラフト生成
    • 「入力テキストから、テンプレート準拠のMarkdown議事録ドラフトを作成する。不明点は推測で埋めず明示する」
  2. セルフレビュー
    • 「ドラフトをチェックリスト7項目で評価し、OK / 要修正 / 要確認 と根拠を返す」
  3. 改善版生成
    • 「レビューで 要修正 または 要確認 が付いた項目だけを対象に議事録を更新し、修正内容を列挙する」
  4. 最終確認
    • 「初回ドラフトと改善版の差分を 追加 / 修正 / 要確認 に分けて表示し、その後に最終版を出力する」

エッジケースの対処

アクション項目がない場合

  • アクション項目 セクションに 今回のアクション項目はありません と記載する
  • 決定事項だけの会議でもエラー扱いにしない

参加者が不明な場合

  • 発言内容からある程度推測できる場合は （推定） を付ける
  • 完全に不明な場合は 参加者: 不明（テキストに記載なし） と記載する

多言語が混在する場合

  • 入力テキストの主要言語に合わせて出力する
  • 固有名詞、製品名、技術用語は原語を優先して保持する
  • 日本語と英語が混在する場合は日本語を主言語とする

入力テキストが短すぎる場合

  • 判別できる最小限の情報だけで議事録を作成する
  • 不足している要素は 記載なし と明記する

チャットログ形式の場合

  • タイムスタンプと発言者を解析する
  • 雑談や重複投稿を除外し、議論の本質を抽出する
  • スレッドがある場合は話題ごとにまとめてから全体議事録へ統合する

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Meeting Notes Summarizer AI skill do?

会議テキストやメモから構造化された議事録を自動生成するスキル。 「議事録をまとめて」「会議メモを整理して」「アクション項目を抽出して」等のリクエストで発動。

Why use Meeting Notes Summarizer on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Meeting Notes Summarizer 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 Meeting Notes Summarizer in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp/tree/main/.claude/skills/meeting-notes-summarizer. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Meeting Notes Summarizer?

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 Meeting Notes Summarizer?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Meeting Notes Summarizer with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Meeting Notes Summarizer AI skill free?

It is published on GitHub by minicoohei. Check the repository for licensing terms. 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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