Обработка заметок со встреч

Автоматизация обрабатывает заметки со встреч без участия человека-секретаря: записывает, расшифровывает, сокращает и раскладывает задачи по ответственным. Формат на выходе — короткое summary на 150-300 слов плюс структурированный список action items, готовый к импорту в issue tracker. Система работает поверх видеозвонков Zoom, Google Meet или Microsoft Teams — либо подключается ботом к встрече, либо читает нативный транскрипт платформы. Основная ценность не в записи, а в автоматической раскладке задач по людям и системам после окончания звонка.

Процесс выглядит так — от момента, когда встреча попадает в календарь, до момента, когда участники получают свои follow-ups:

1. Бот подключается к встрече по приглашению из календаря или активируется автоматически через интеграцию с календарным сервисом.
2. Аудио переводится в текст с распознаванием говорящих — каждая реплика привязана к конкретному участнику.
3. AI-агент на базе LLM (например, AI-модель) анализирует транскрипт и извлекает: краткое summary встречи, список принятых решений, action items с ответственными и дедлайнами, ключевые цитаты для контекста. Промпт задаёт структуру извлечения — какие поля обязательны, какие опциональны.
4. Action items группируются по ответственным и форматируются под структуру issue tracker команды — заголовок, описание, дедлайн, проект.
5. Задачи создаются автоматически в issue tracking-системе через API, с привязкой к проекту и тегам.
6. Каждому участнику приходит персональный follow-up в мессенджере — только его задачи и релевантное ему summary.
7. Полная расшифровка и summary сохраняются в общее хранилище заметок (например, Notion), связываются со ссылкой на событие в календаре — чтобы участники могли вернуться к контексту через неделю.

Весь цикл от конца встречи до доставки задач занимает от 3 до 10 минут в зависимости от длительности звонка и загрузки LLM.

Что автоматизация НЕ делает

• Не заменяет ведущего встречи. Решения и приоритеты остаются за людьми — AI-агент только фиксирует произнесённое.
• Не гарантирует 100% точность транскрипции. Специфичные термины, сильные акценты или плохое качество звука снижают распознавание — итоговое summary нужно проверять первые недели.
• Не расставляет приоритеты задач. Action items извлекаются как есть: если на встрече не зафиксирован дедлайн или ответственный, система оставит поле пустым, а не угадает по контексту.

Технически автоматизация строится вокруг одного из готовых vertical-SaaS-сервисов для встреч плюс набор интеграций с рабочими системами команды. SaaS-инструмент берёт на себя транскрибацию и базовое извлечение action items, а оркестрация между календарём, issue tracker и мессенджером настраивается через встроенные интеграции или через no-code-оркестратор вроде workflow-движка или Zapier.

Поток данных

1. Календарный сервис (Google Calendar или Outlook) отправляет событие встречи в meeting-bot.
2. Бот подключается к встрече по ссылке, записывает аудио и видео.
3. На стороне SaaS-сервиса аудио переводится в текст с диаризацией — идентификацией говорящих по голосу.
4. LLM-модель обрабатывает транскрипт по заранее заданному промпту: извлечь решения, action items, владельцев, дедлайны, открытые вопросы.
5. Результат — структурированный JSON с полями: summary, decisions, tasks (owner, title, due_date, description).
6. Интеграционный слой раскладывает задачи по целям: в issue tracker создаются тикеты, в Slack или Microsoft Teams уходят персональные сообщения, полное summary сохраняется в Notion.
7. Ссылка на summary прикрепляется обратно к событию в календаре — чтобы участники могли вернуться к контексту без поиска.

Шаги внедрения

1. Выбрать vertical-SaaS под стек команды. Критерии: совместимость с видеоплатформой, поддержка языка встреч, открытое API для интеграций, политика хранения транскриптов.
2. Подключить календарь и настроить авто-присоединение бота к встречам определённых типов (внутренние стендапы, клиентские встречи, планёрки) — обычно через тег события или тип календаря.
3. Подключить issue tracker через нативную интеграцию SaaS или через webhook в workflow-движке/Zapier. Определить, в какой проект попадают задачи с разных типов встреч.
4. Настроить правила маршрутизации: какие встречи создают задачи, кто получает follow-up в Slack, куда складывается транскрипт, кому доступно полное summary.
5. Собрать промпт для извлечения action items — шаблон, по которому LLM отделяет реальные задачи от обсуждений. Здесь критична итерация: первые 2-3 недели промпт правят под стиль встреч команды.
6. Пилот на одной команде (5-10 человек, 2-3 недели). Собрать обратную связь: что извлекается корректно, где ошибки, какие поля не заполняются, какие встречи лучше исключить.
7. Раскатка на всю компанию после фиксации промпта, правил маршрутизации и политики доступа.

Компоненты решения

Промежуточный оркестратор полезен, когда нативных интеграций SaaS-сервиса недостаточно — например, нужно фильтровать встречи по тегу календаря или отправлять задачи сразу в несколько систем.

Для запуска автоматизации нужны три типа готовности: данные/доступы, команда, время.

Данные и доступы

• Админский доступ к календарному сервису (Google Workspace или Microsoft 365) для настройки авто-присоединения бота к встречам.
• Админский доступ к issue tracker для создания API-токена и настройки интеграций.
• Админский доступ к корпоративному мессенджеру (Slack или Microsoft Teams) для установки приложения follow-up.
• Разрешения на запись встреч — юридические и внутренние. Требуется соответствие локальному законодательству о защите персональных данных.
• Видеоплатформа, поддерживающая ботов или нативный транскрипт: Zoom, Google Meet, Microsoft Teams.

Готовность команды

• Команда уже реально пользуется issue tracker — если задачи не попадают туда сейчас вручную, автоматизация не изменит привычку.
• У встреч есть владелец, который проверяет извлечённые action items перед рассылкой в первые недели.
• Договорённость о тональности follow-up: публичное summary в общем хранилище vs. приватные задачи в личном мессенджере.

Сроки

Weekend-уровень сложности — 2-4 недели до продакшна. Примерно неделя на выбор SaaS-инструмента и подключение интеграций, 1-2 недели на настройку промптов и правил маршрутизации, финальная неделя на пилот в одной команде и доводку под реальные встречи.