AI 應用 · 會議記錄

我的會議記錄 Agent 工作流

從錄音開始,把每一場會議整理成可以輔助決策的策略書。

封面:我的會議記錄 Agent 工作流
封面:我的會議記錄 Agent 工作流

我會分享自己怎麼處理一場會議:先留下完整錄音,再把聲音轉成有講者與時間碼的逐字稿,補上表情、語氣和現場氣氛,最後交給 AI 整理成待辦、風險、決策脈絡與後續交付初稿。整套流程的終點,是得到一份可以繼續分析、檢查盲點、輔助下一步判斷的會議策略書。

適合誰
  • 開完會有錄音,最後只留下逐字稿,很少再回頭使用的人
  • 常在會議裡答應很多事,會後還要重做報價單、課綱或企劃初稿的人
  • 想讓 AI 協助分析會議,又擔心它漏掉語氣、表情與現場關係的人
  • 想把每場會議累積成知識資產,供之後查詢與決策使用的人
你可以帶走什麼
  • 一套從錄音、轉錄到策略分析的七步流程
  • 一份可以直接交給 AI 的會議材料清單
  • 三組可複製提示詞:策略書、交付初稿、盲點檢測
  • 這套方法的限制,以及錄音同意與資料安全提醒
我的會議記錄 Agent 工作流一頁總結
從錄音、轉錄、現場觀察,一路整理成可以輔助決策的會議策略書。

為什麼逐字稿還不夠

逐字稿能回答誰在什麼時間說了什麼,卻很難直接回答下一步該做什麼。

  • 這場會議最後真正承諾了哪些事?
  • 哪些議題已經有共識,哪些只是暫時略過?
  • 哪一段話改變了現場方向或氣氛?
  • 哪些風險已經出現,只是還沒有人明講?
  • 我接下來應該交付什麼,先處理哪一件?
逐字稿是證據底稿再補進錄音收不到的現場觀察,AI 才有足夠材料整理出一份可以行動、可以追查來源、也可以繼續分析的策略書。
第一步

先把會議完整錄下來

現場會議

現場會議我會用錄音筆或手機錄音。放置位置要盡量靠近主要談話區,避免塞在包包裡,也要留意桌面碰撞聲、冷氣聲與距離太遠造成的收音問題。

開始前建議先確認儲存空間、電量與錄音狀態。重要會議可以準備第二個錄音來源,例如錄音筆做主檔,手機做備份。

現場會議使用錄音筆或手機錄音
現場會議可以使用錄音筆或手機,重點是先確認收音與備份。

線上會議

線上會議我會用 OBS 錄下畫面與聲音。第一次使用時,先做一段 30 秒測試,確認自己的聲音與對方的聲音都有被錄到,再開始正式會議。

線上會議用 OBS 保留畫面與聲音
線上會議用 OBS 保留畫面與聲音,開始前先做短測試。
先取得錄音同意會議開始前先讓與會者知道會錄音,也要說清楚資料用途。涉及個資、商業機密或未公開內容時,先決定資料可以放在哪裡、哪些工具可以處理。
第二步

轉成有講者與時間碼的逐字稿

我希望轉錄工具至少留下三種資訊:誰說的、幾分幾秒說的、實際說了什麼。

Mac 使用者可以考慮 MacWhisper。它支援時間碼與講者辨識。另一條路是微軟開源的 VibeVoice-ASR,它把語音辨識、講者區分與時間碼整合在結構化輸出裡,適合願意自行安裝模型、處理本機運算環境的人。

完成後仍要人工抽查人名、專有名詞、數字與講者標記。多人同時說話、現場雜音大或麥克風距離遠時,辨識結果比較容易出錯。

使用 MacWhisper 或 VibeVoice-ASR 轉成有講者與時間碼的逐字稿
工具只是第一輪轉錄,重要決策段落仍要回到錄音抽查。

轉錄完成後先抽查四個地方

  1. 會議開頭:確認錄音沒有少一段。
  2. 重要決策段落:確認數字、日期與承諾內容正確。
  3. 多人快速交談處:確認講者沒有標錯。
  4. 會議結尾:確認最後的分工與交付期限有被留下。

工具資料:MacWhisper 講者辨識說明 ↗Microsoft VibeVoice GitHub ↗

第三步

補上錄音聽不到的現場觀察

錄音留下語句,現場筆記補的是情境。重要會議中,我會另外記下誰在某個議題前後改變了表情或語氣、哪個問題被快速帶過、哪句話改變了現場氣氛,以及誰主動承諾、誰保持保留。

在逐字稿旁補上表情語氣與現場觀察
把錄音收不到的表情、語氣與現場轉折補在逐字稿旁。

把事實與判斷分開

「對方聽到預算後停頓五秒」是觀察;「對方覺得價格太高」是推測。把兩者混在一起,AI 很容易把推測寫成事實。

  • 觀察:看見或聽見的具體行為。
  • 我的推測:目前的解讀,需要後續確認。
  • 待確認:下次要直接問對方的問題。
第四步

保留原始資料,再整理成適合閱讀的版本

原始錄音與原始逐字稿要先保存。後續整理可以依用途選擇保留程度。

  • 快速版:保留一到兩成,適合只看結論、待辦與期限。
  • 詳細版:保留三到五成,適合一般工作會議與後續交接。
  • 超詳細版:保留七到九成,適合顧問會議、需求訪談或重要決策。
  • 原句版:內容幾乎全部保留,只校正明顯錯字、講者與標點。
先看未來怎麼用只要追工作進度,可以用快速版;需要回看判斷過程,建議留詳細版或超詳細版;涉及承諾、爭議或研究資料時,原始檔不能省。
第五步

生成可以輔助決策的會議策略書

會議策略書可以分成三層,先讓人行動,再協助判斷,最後保留完整脈絡。

  1. 立即行動:決議、待辦、負責人、期限、我承諾的交付。
  2. 輔助判斷:風險、尚未對齊的議題、缺乏證據的假設、下次要確認的問題。
  3. 完整脈絡:依時間順序整理討論過程,保留講者與時間碼。
把逐字稿整理成待辦風險與決策脈絡
策略書同時保留待辦、風險、決策脈絡與查證入口。

可直接使用的提示詞

# 生成會議策略書 請根據我提供的逐字稿與現場觀察,整理成一份會議策略書。 請分成三層: 1. 立即行動:決議、待辦、負責人、期限、我承諾的交付。 2. 輔助判斷:風險、尚未對齊的議題、缺乏證據的假設、下次要確認的問題。 3. 完整脈絡:依時間順序整理討論過程,保留講者與時間碼。 規則: 逐字稿與現場觀察分開標示來源。 推測不能寫成已確認事實。 找不到負責人或期限時,標記「待確認」。 每一項重要結論附上對應時間碼。
第六步

把會議承諾變成交付初稿

會議裡答應對方的內容,例如報價單、課綱、會後摘要、企劃架構,可以讓 AI 依照會議證據先擬出第一版。

這一步要把「對方明確要求」與「AI 建議補充」分開。前者是交付需求,後者只是候選內容。正式送出前,仍要由人確認價格、範圍、日期、承諾與語氣。

依會議內容擬出交付初稿並進行盲點檢查
交付初稿與深度分析都要回到會議證據,人負責最後確認。
# 擬定交付初稿 請根據這份會議策略書,擬出「課綱初稿」。 請分成: 1. 會議中已確認的需求。 2. 仍待確認的條件。 3. 可先提出的初稿內容。 每一段都要標示依據。會議沒有提到的資訊不要自行補成事實;如果需要合理假設,集中放在「假設與待確認」區。
第七步

用不同思維模型做深度分析與盲點檢測

這一步的目的,是讓 AI 提供更深度的分析,調動不同思維模型幫我檢測盲點,讓我更好地做判斷。

  • 風險角度:有哪些延遲、成本、承諾或關係風險?
  • 利害關係人角度:不同參與者在意的事情是否一致?
  • 機會與槓桿角度:哪些工作值得投入,哪些可以交給系統或 AI?
  • 反方角度:如果目前判斷是錯的,最可能錯在哪個假設?
  • 證據角度:哪些結論有原話與時間碼支持,哪些仍是推測?
# 深度分析與盲點檢測 請對這份會議策略書做深度分析。分別從風險、利害關係人、機會與槓桿、反方假設、證據完整度五個角度檢查。 每個角度請列出: 1. 你看到的訊號。 2. 對應的逐字稿時間碼或現場觀察。 3. 可能的盲點。 4. 我下一步應該確認的問題。 最後整理成三個區塊: 目前可以採取的行動。 還不能下結論的地方。 需要由我親自判斷的取捨。
AI 提供分析,人負責決定涉及合作承諾、價格、人事評價或敏感關係時,要回到原始證據,也要給當事人澄清的機會。

一場重要會議,建議留下七種檔案

  1. 原始錄音或錄影。
  2. 有講者與時間碼的原始逐字稿。
  3. 現場觀察筆記。
  4. 依用途整理過的閱讀版。
  5. 會議策略書。
  6. 報價單、課綱或其他交付初稿。
  7. 深度分析與待確認問題清單。

這些檔案最好放在同一個會議資料夾,檔名保留日期與會議主題。之後要回查承諾、準備下一場會議,或交給另一個 AI 接手,都能找到同一套證據。

常見的坑

只有錄音,沒有現場觀察

AI 會缺少表情、停頓、氣氛與互動線索。重要會議至少補一小段觀察筆記。

逐字稿沒有時間碼

分析看起來很完整,卻很難回到原始錄音驗證。轉錄時就保留講者與時間碼。

把 AI 推測當成對方立場

任何心理、態度與意圖判斷都要標記成推測,並列出可以支持或反駁它的證據。

直接把交付初稿送出去

AI 可能補入會議沒有確認的範圍、數字或日期。送出前逐項核對承諾、金額、期限與責任邊界。

最小開始方式

第一次不用把整套系統一次做滿。先挑一場重要會議,完成四件事。

  1. 錄下來。
  2. 轉成有講者與時間碼的逐字稿。
  3. 補五行現場觀察。
  4. 用本文的策略書提示詞,整理出待辦、風險、脈絡與待確認問題。
這套流程的價值每一場會議都能留下可以查證的脈絡、可以執行的下一步,以及可以繼續分析的知識資產。AI 協助我們看得更深、檢測盲點,做決定時也有更完整的依據。
會議記錄AI工作流知識管理錄音轉逐字稿輔助決策

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