Meeting summarizer

Meeting Summarizer

Полный цикл обработки записи митинга: транскрипция → сбор контекста → суммаризация через sub-agent.

Требования

• ffmpeg — для извлечения аудио из видео
• assemblyai — Python-пакет (pip install assemblyai)
• ASSEMBLYAI_API_KEY — API-ключ AssemblyAI

Настройка API-ключа

Перед первым использованием добавь ключ в ~/.bashrc:

echo 'export ASSEMBLYAI_API_KEY="your-key-here"' >> ~/.bashrc

Затем перезапусти Claude Code.

Если при запуске видишь ошибку ASSEMBLYAI_API_KEY is not set:

1. Убедись, что ключ добавлен именно в ~/.bashrc
2. Перезапусти Claude Code

Workflow

Шаг 1: Транскрипция

Запусти скрипт транскрипции:

python ~/.claude/skills/meeting-summarizer/scripts/transcribe.py <путь_к_аудио_или_видео>

Скрипт создаст transcript.txt в той же директории, что и исходный файл.

Поддерживаемые форматы:

• Видео: mp4, mov, avi, mkv, webm (автоматически извлекает аудио)
• Аудио: mp3, wav, m4a, ogg, flac, aac, opus

Шаг 2: Сбор контекста проекта

Изучи проектную документацию для формирования контекста:

1. CLAUDE.md (если есть) — описание проекта, архитектура
2. doc/ директория — vision, ADR, backlog
3. Предыдущие саммари — doc/meetings/ — для понимания формата и текущей фазы
4. README.md — если нет другой документации

Сформируй краткий контекст (5-10 предложений):

• Что за проект
• Известные члены команды (ТОЛЬКО если явно указаны в предыдущих саммари — НЕ выдумывай)
• Текущая фаза/спринт/приоритеты
• Ключевые технические решения

Важно: Не додумывай участников созвона. Передай только то, что точно знаешь из документации. Sub-agent сам определит кто присутствовал на основе транскрипта.

Шаг 3: Определи путь для сохранения

Формат имени файла: YYYY-MM-DD_N_summary.md

• Дата — дата созвона (сегодня, если не указано иное)
• N — порядковый номер созвона за день (1, 2, 3...)

Проверь doc/meetings/ — какой номер следующий для этой даты.

Если doc/meetings/ не существует — создай.

Шаг 4: Вызов Sub-Agent для суммаризации

Вызови sub-agent через Task tool с параметрами:

subagent_type: general-purpose
prompt: |
  Прочитай системный промпт из ~/.claude/skills/meeting-summarizer/SUMMARIZER_PROMPT.md

  Подставь переменные:
  - {{ PROJECT_CONTEXT }}: <сформированный тобой контекст>
  - {{ TRANSCRIPT_PATH }}: <путь к transcript.txt>
  - {{ OUTPUT_PATH }}: <путь для сохранения, например doc/meetings/2026-01-17_1_summary.md>
  - {{ USER_PREFERENCES }}: <пожелания пользователя по формату/детализации, или "нет" если не указаны>

  Выполни инструкции из промпта: прочитай транскрипт, создай суммари, сохрани в указанный файл.

Шаг 5: Подтверждение

После завершения sub-agent'а:

1. Проверь что файл создан
2. Сообщи пользователю путь к саммари

Пример использования

Пользователь: /meeting-summarizer ~/Downloads/sync_call.m4a

Агент:
1. python ~/.claude/skills/meeting-summarizer/scripts/transcribe.py ~/Downloads/sync_call.m4a
   → ~/Downloads/transcript.txt

2. Читает CLAUDE.md, doc/vision.md, doc/meetings/2026-01-16_1_summary.md
   → Формирует контекст: "Проект: AI-генерация баннеров для Telegram Ads..."

3. Определяет: doc/meetings/2026-01-17_1_summary.md

4. Вызывает sub-agent с контекстом и путями

5. Sub-agent сохраняет суммари → "Готово: doc/meetings/2026-01-17_1_summary.md"

Важно

• Не пропускай шаг сбора контекста — качество суммари напрямую зависит от контекста
• Sub-agent работает изолированно — передай ему всё необходимое явно
• Контекст должен быть исчерпывающим, но кратким — не копируй целые файлы, выжимай суть