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# 工程类会议纪要生成系统 - 架构设计精要

## 一、核心设计原则

### 分阶段生成策略 ⭐⭐⭐

**核心思想**：按照会议纪要的章节顺序，分阶段提取信息并生成，而不是一次性提取所有信息。

**优势**：
1. 每阶段任务量适中，Agent负载可控
2. 可逐步验证结果质量
3. 出现问题可重新搜索单个阶段
4. 符合人类编写纪要的思维习惯

### 三大核心规则 ⭐⭐⭐

1. **参会人员固定规则**：连云波(主持) 固定出现在参会人员首位 + 周报提交人员

2. **按项目维度合并规则**：
   - 以上周会议纪要"下周工作安排"中的项目为基准进行语义匹配
   - 同一项目的多个子任务/问题合并为一项
   - 由Claude自主判断是否属于同一项目，不规定相似度阈值

3. **完成状态优先级规则**：
   - **会议讨论内容优先级 > 周报自述**
   - 当会议反馈与周报状态冲突时，以会议为准
   - 例如：周报写"已完成"但会议说"需要重写" → 进展应写"需要重写"

---

## 二、整体架构概览

```
主窗口 (SKILL.md)
职责：流程编排 + 分阶段调度 + 逐章节生成

Phase 1: 准备阶段
├── 读取周报（主窗口）
├── 读取上周纪要（主窗口）
└── 构建索引（Agent: transcript_indexer）
     输出：temp/transcript_index.json

Phase 2: 分章节提取与生成（主窗口调度 + Agent执行）
├── 2.1 生成"一、会议信息"（主窗口，无需会议转写）
├── 2.2 生成"二-1. 重点项目进展情况汇总"（主窗口，主要用周报）
├── 2.3 生成"二-2. 重点项目问题及解决方案"
│    ├── 调用Agent提取问题讨论
│    └── 主窗口合并周报问题
├── 2.4 生成"二-3. 下周工作安排"
│    ├── 调用Agent提取任务安排
│    └── 主窗口合并周报计划
├── 2.5 生成"二-4. 组内成员工作进展"
│    ├── 并行调用多个Agent提取成员反馈
│    └── 主窗口整合周报+反馈+任务
└── 2.6 生成"三、会议总结"
     ├── 调用Agent提取决策
     └── 主窗口从已生成内容归纳总结

Phase 3: 最终输出
└── 主窗口组装完整Markdown并输出文件
```

---

## 三、职责分配

### 主窗口 (SKILL.md)

**负责**：
- 流程编排（按章节顺序调度）
- 读取小文件（周报、上周纪要）
- 跨源数据合并（会议 + 周报 + 上周纪要）
- 逐章节生成Markdown
- 最终文件组装输出

**不负责**：
- 读取大文件（会议转写）
- 分块处理逻辑
- 复杂语义分析

### Agent 1: transcript_indexer

**输入**：无（路径固化）
**职责**：分块读取会议转写，构建语义索引
**输出**：
- 文件：`temp/transcript_index.json`
- 返回：摘要文字

### Agent 2: transcript_searcher

**输入**：搜索意图（自然语言）
**职责**：基于索引提取特定信息
**输出**：JSON字符串（直接返回）
**特点**：轻量级，可多次调用

---

## 四、分阶段执行详细设计

### Phase 1: 准备阶段

#### 步骤 1.1: 读取周报和上周纪要（主窗口）

```markdown
**执行**：
1. Glob: `input/成员本周周报/*.md`
2. 提取每个周报：姓名、P0任务、问题、下周计划
3. Glob: `input/上周会议纪要/*.md`
4. 提取"下周工作安排"表格的P0任务

**输出数据结构**：
members_data = {
  "闫旭隆": {
    "p0_tasks": [...],
    "problems": [...],
    "next_plan": [...]
  },
  ...
}
last_week_p0_tasks = [...]
```

#### 步骤 1.2: 构建会议转写索引（Agent）

```markdown
**调用**：
Task(
  subagent_type="transcript_indexer",
  description="构建会议转写索引",
  prompt="构建会议转写索引"
)

**Agent处理**：
- 分块读取会议转写（2000行/块，overlap 100）
- 为每块打语义标签
- 输出索引到 temp/transcript_index.json

**返回**：
"✅ 索引构建完成，共8块，识别10个主题"
```

---

### Phase 2: 分章节提取与生成

#### 步骤 2.1: 生成"一、会议信息"（主窗口）

```markdown
**数据来源**：
- 会议时间：从会议转写文件名提取
- 参会人员：⭐ **连云波(主持)固定首位** + 周报提交人员
- 记录人：固定"Claude"

**处理**：主窗口直接生成，无需Agent

**输出**：
section_1 = """
一、会议信息
- 会议时间：2025-11-18
- 参会人员：连云波(主持)、闫旭隆、江争达、陶西平、郝倩玉
- 记录整理人：Claude
"""
```

#### 步骤 2.2: 生成"二-1. 重点项目进展情况汇总"（主窗口 + Agent）

```markdown
**数据来源**：
- 上周P0任务：last_week_p0_tasks（作为项目基准）
- 本周P0任务：members_data[*].p0_tasks
- ⭐ 会议转写中的项目进展讨论（Agent提取）

**处理**：
1. ⭐ **以上周项目为基准，按项目维度合并**
   - 本周P0与上周项目语义匹配
   - 属于同一项目的任务合并为一行
   - 由Claude自主判断，不规定相似度
2. 调用Agent提取会议中的项目进展讨论
3. ⭐ **完成状态优先级：会议讨论 > 周报自述**
   - 会议有反馈 → 必须使用会议中的实际进展
   - 会议无反馈 → 使用周报状态
   - 都无 → 标记"未完成"

**输出**：
section_2_1 = """
### 1. 重点项目进展情况汇总
| 项目名称 | 负责人 | 截止时间 | 项目进展情况 |
|---------|--------|----------|-------------|
| 会议纪要流程文档和现场测试 | 连云波/郝倩玉/闫旭隆 | 11月25日 | 郝倩玉完成需求文档撰写，闫旭隆完成Skill第一版。会议讨论发现... |
"""
```

#### 步骤 2.3: 生成"二-2. 重点项目问题及解决方案"（Agent + 主窗口）

```markdown
**步骤 2.3.1: 提取会议问题讨论（Agent）**

调用：
Task(
  subagent_type="transcript_searcher",
  description="提取问题讨论",
  prompt=f"""
  提取会议中讨论的所有问题及解决方案。

  已知问题（来自周报）：{members_data[*].problems}

  需提取字段：
  - 问题标题
  - 问题描述
  - 解决方案（列表）
  - 责任人
  - 截止时间

  返回JSON格式。
  """
)

**步骤 2.3.2: 合并数据（主窗口）**

1. 接收Agent返回的problem_results
2. ⭐ **按项目维度合并问题**：同一项目的多个问题合并为一个问题块
3. 与周报problems对比去重
4. 互补合并：周报简述 + 会议详细方案

**输出**：
section_2_2 = """
### 2. 重点项目问题及解决方案

#### 问题1: 会议纪要Skill相关问题
**问题描述**: （合并该项目的所有问题）...
**解决方案**:
1. ...
**责任人**: ...
**截止时间**: ...
"""
```

#### 步骤 2.4: 生成"二-3. 下周工作安排"（Agent + 主窗口）

```markdown
**步骤 2.4.1: 提取会议任务安排（Agent）**

调用：
Task(
  subagent_type="transcript_searcher",
  description="提取任务安排",
  prompt=f"""
  提取会议中讨论的下周工作安排。

  已知P0任务：{last_week_p0_tasks}

  需提取字段：
  - 任务名称
  - 负责人
  - 任务描述
  - 优先级（从讨论语气判断P0/P1/P2）
  - 截止时间

  返回JSON格式。
  """
)

**步骤 2.4.2: 合并数据（主窗口）**

1. 接收task_results
2. ⭐ **以上周项目为基准，按项目维度合并任务**
   - 同一项目的不同子任务合并为一行
   - 描述合并多个子任务内容
3. 与周报next_plan合并去重
4. 冲突时会议优先
5. 排序：P0 → P1 → P2

**输出**：
section_2_3 = """
### 3. 下周工作安排
| 项目名称 | 负责人 | 下周会前目标 | 优先级 | 截止时间 |
|---------|--------|------------|--------|----------|
| 🔴 会议纪要Skill优化 | 闫旭隆、郝倩玉 | 优化架构，尝试全量加载方案，简化流程 | P0 | 12月2日 |
| ... | ... | ... | P1 | ... |
"""

**保存**：next_week_tasks（供后续章节使用）
```

#### 步骤 2.5: 生成"二-4. 组内成员工作进展"（并行Agent + 主窗口）⭐

```markdown
**步骤 2.5.1: 并行提取成员反馈（多个Agent）**

一次性并行调用：
for member in members:
    Task(
      subagent_type="transcript_searcher",
      description=f"提取{member}反馈",
      prompt=f"""
      提取会议中对 {member} 的反馈（表扬/批评/建议）。

      {member}的周报内容：{members_data[member]}

      需提取字段：
      - 反馈类型（表扬/批评/建议）
      - 反馈内容

      返回JSON格式。
      """
    )

**步骤 2.5.2: 整合数据（主窗口）**

对每个成员：
1. 上周完成：从周报提取
2. 进行中：从周报提取
3. 收到反馈：从Agent返回提取
4. 下周任务：从next_week_tasks筛选该成员 + 周报计划去重

**输出**：
section_2_4 = """
### 4. 组内成员工作进展

#### 闫旭隆
**上周完成**:
- ✅ ...

**收到的反馈/学习建议**:
- ...

**下周任务**:
- [ ] 🔴 P0|...
- [ ] P1|...
"""

**并行优势**：成员反馈提取互不依赖，可同时执行（4-5个Agent并行）
```

#### 步骤 2.6: 生成"三、会议总结"（Agent + 主窗口）

```markdown
**步骤 2.6.1: 提取决策（Agent）**

调用：
Task(
  subagent_type="transcript_searcher",
  description="提取决策事项",
  prompt="""
  提取会议中的所有关键决策。

  特征词："决定"、"确定"、"采用"、"要求"

  需提取字段：
  - 决策内容
  - 决策上下文

  返回JSON格式。
  """
)

**步骤 2.6.2: 归纳总结（主窗口）**

1. 核心议题：从decision_results + next_week_tasks提取高频项目
2. 关键决策：从decision_results提取
3. 下周重点：从next_week_tasks提取P0任务

**输出**：
section_3 = """
三、会议总结

**核心议题**: ...
**关键决策**:
1. ...

**下周工作重点**:
1. ...
"""
```

---

### Phase 3: 最终输出

```markdown
**执行**：主窗口

**操作**：
1. 组装所有章节：
   final_content = section_1 + section_2_1 + section_2_2 + ...
2. 格式化检查
3. 写入文件：`output/工程类会议纪要_{date}_第X次周会.md`
```

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## 五、关键设计决策

### 1. 为什么分阶段而不是一次性提取？

❌ **一次性提取（原方案）**：
- 同时发起7-8个Agent（任务、问题、决策、4-5个成员反馈）
- 任务量大，Agent负载重
- 难以验证中间结果
- 出错需全部重来

✅ **分阶段提取（新方案）**：
- 每阶段1-2个Agent任务（成员反馈可并行）
- 任务量适中
- 可逐步验证
- 符合章节生成顺序

### 2. 哪些阶段可以并行？

**可并行**（步骤2.5）：
- 成员反馈提取（4-5个Agent同时执行）
- 原因：每个成员独立，互不依赖

**必须串行**：
- 其他章节（有数据依赖）
- 例如：section 2.4生成的next_week_tasks被section 2.5使用

### 3. 数据传递策略

**Agent → 主窗口**：
- ✅ 直接返回JSON字符串
- ❌ 不写temp文件（除了索引）
- 原因：单次提取结果<10k tokens，直接传递高效

**主窗口内部**：
- 使用变量传递中间结果
- 例如：next_week_tasks在步骤2.4生成，步骤2.5使用

### 4. 主窗口 vs Agent 决策原则 ⭐本项目专用

```
任务是否需要读取会议转写？
├── 否 → 主窗口直接处理
│    ├── 会议信息（从文件名提取）
│    └── 项目进展（仅用周报，不参考会议转写）
│
└── 是 → **必须调用 transcript_searcher Agent**
     ├── Agent读取语义索引（temp/transcript_index.json）
     ├── 定位相关块（基于has_*字段和语义匹配）
     ├── 精确读取会议转写片段（基于行号范围）
     └── 语义提取信息并返回JSON

⚠️ 重要：
- 本项目所有会议转写信息提取都需要语义理解
- 不存在简单关键词搜索场景
- 不使用Grep工具（会议转写72k tokens，需深度语义分析）
```

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## 六、完整执行流程总结

```
Phase 1: 准备
├── 主窗口读周报、上周纪要
└── Agent构建索引 → temp/transcript_index.json

Phase 2: 逐章节生成
├── 2.1 会议信息（主窗口直接生成）
├── 2.2 项目进展（主窗口用周报生成）
├── 2.3 问题方案
│    ├── Agent提取会议问题
│    └── 主窗口合并周报问题
├── 2.4 下周安排
│    ├── Agent提取会议任务
│    └── 主窗口合并周报计划
├── 2.5 成员进展
│    ├── 并行Agent提取反馈（4-5个）⭐
│    └── 主窗口整合周报+反馈+任务
└── 2.6 会议总结
     ├── Agent提取决策
     └── 主窗口归纳总结

Phase 3: 输出
└── 主窗口组装Markdown并写文件
```

**关键特点**：
- ✅ 分阶段执行，任务量可控
- ✅ 仅成员反馈提取并行（4-5个Agent）
- ✅ 其他阶段串行，确保数据依赖
- ✅ 主窗口负责跨源合并与生成
- ✅ Agent专注会议转写信息提取

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## 七、预估Token消耗

```
Phase 1:
- 读周报（4个×3k）: 12k
- 读上周纪要: 5k
- Agent构建索引: 72k（读会议转写）
小计: ~89k

Phase 2:
- Agent提取问题: 5k（读索引）
- Agent提取任务: 5k
- Agent提取决策: 5k
- Agent提取反馈×4: 20k（并行）
- 主窗口处理: 10k
小计: ~45k

Phase 3:
- 主窗口生成输出: 5k

总计: ~140k tokens（远低于200k限制）
```

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## 八、后续优化方向

1. **动态调整**：如果某章节提取不理想，可重新搜索
2. **增量生成**：边提取边展示部分结果给用户
3. **质量检查**：主窗口可验证Agent返回的JSON完整性
4. **错误恢复**：某Agent失败不影响其他章节生成