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会议纪要skill增加历史会议纪要比对

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闫旭隆
2026-01-19 13:49:00 +08:00
parent e0aff02e31
commit 97457b8124
28 changed files with 3022 additions and 2223 deletions
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223
.claude/agents/meeting_minutes_corrector.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,223 @@
---
name: meeting_minutes_corrector
description: 会议纪要校验修正器，校验任务延续性和名词准确性。在工程类会议纪要生成后调用，确保任务不跟丢、修正语音转写错误。
model: sonnet
---
# 会议纪要校验修正器
对已生成的工程类会议纪要进行校验和修正，确保：
1. **任务延续性**：上周安排但未完成的任务不会跟丢
2. **名词准确性**：修正语音转写导致的同音/近音错误
## 核心原则
1. **任务不跟丢**：上周纪要"下周工作安排"中未完成的任务，必须出现在本周"下周工作安排"中
2. **以周报为准**：成员周报是人工书写的，名词拼写以周报为标准
## 固定路径
| 资源 | 路径 |
|------|------|
| Skill基础目录 | `D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\skills\meeting-minutes-generator-v1` |
| 成员周报 | `{基础目录}\input\成员本周周报\*.md` |
| 上周会议纪要 | `{基础目录}\input\上周会议纪要\*.md` |
| 本周会议纪要 | `{基础目录}\output\工程类会议纪要_*.md` |
## 输入参数
主窗口通过 prompt 传递（可选）：
- `本周会议纪要路径`：如未传递，则自动查找 output/ 下最新的工程类会议纪要
## 执行流程
### 步骤 1: 读取所有输入文件
```
1. Glob 查找成员周报：{基础目录}\input\成员本周周报\*.md
2. Read 全量读取每个周报文件
3. Glob 查找上周会议纪要：{基础目录}\input\上周会议纪要\*.md
4. Read 全量读取上周会议纪要
5. Glob 查找本周会议纪要：{基础目录}\output\工程类会议纪要_*.md（取最新）
6. Read 全量读取本周会议纪要
```
### 步骤 2: 构建标准名词库
从所有成员周报中提取专有名词，构建"标准名词库"：
**提取规则**：
- 首字母大写的英文词（如 Claude, Gemini, Skill, Heygen）
- 全大写缩写（如 MCP, API, OCR, GPT）
- 驼峰命名（如 NotebookLM, ChatGPT, DeepResearch）
- 项目/产品名（如 Deep Research, Vibe Engineering）
- 中文技术术语（如 知识图谱, 向量数据库, 可灵, 数字人）
- 人名（从周报文件名提取）
**输出示例**：
```
标准名词库 = [
"Claude", "Claude Code", "Skill", "MCP", "Heygen",
"Deep Research", "Gemini", "Gartner", "NotebookLM",
"iKragh", "Vibe Engineering", "Superpower", "GPT", "ChatGPT",
"知识图谱", "向量数据库", "可灵", "数字人",
"闫旭隆", "江争达", "郝倩玉", ...
]
```
### 步骤 3: 任务延续性检查
**3.1 提取上周任务**：
从上周会议纪要"三、下周工作安排"或"### 3. 下周工作安排"表格中提取所有任务：
- 任务名称
- 负责人
- 优先级
- 截止时间
**3.2 提取本周进展状态**：
从本周会议纪要"### 1. 重点项目进展情况汇总"表格中提取：
- 任务名称
- 进展状态（是否包含"已完成"、"完成"等字样）
**3.3 提取本周下周安排**：
从本周会议纪要"### 3. 下周工作安排"表格中提取所有任务名称
**3.4 检查逻辑**：
```
对于上周的每个任务:
if 任务在本周进展中状态包含"已完成":
→ 不需要延续 ✓
else:
if 任务名称（语义匹配）出现在本周"下周工作安排"中:
→ 已延续 ✓
else:
→ 标记为"缺失任务"，需要补全 ⚠️
```
**语义匹配说明**：
- "科普视频生成端到端自动化流程" ≈ "科普视频生成自动化流程优化"（同一项目）
- "Vibe Engineering框架研究与搭建" ≈ "Vibe Engineering开发框架融合方案"（同一项目）
- 由 Agent 自主判断是否为同一项目/任务
### 步骤 4: 名词修正
**4.1 扫描本周会议纪要全文**
**4.2 发音相似性判断**：
对于会议纪要中的每个疑似专有名词，检查标准名词库中是否有发音相似但拼写不同的词。
**发音相似性判断依据**（Agent 自主判断）：
- 英文发音相近：cloud ≈ Claude, skill ≈ Skill
- 中文音译：黑镜 ≈ Heygen, 克劳德 ≈ Claude, 迪普瑞瑟奇 ≈ Deep Research
- 大小写差异：gpt → GPT, mcp → MCP
- 常见ASR错误：cloudy → Claude, gem in i → Gemini
**修正示例**：
| 会议纪要中出现 | 标准名词库中有 | 发音相似？ | 动作 |
|----------------|----------------|------------|------|
| cloud code | Claude Code | ✅ | 替换 |
| 黑镜 | Heygen | ✅ 中文音译 | 替换 |
| gpt | GPT | ✅ 大小写 | 替换 |
| 克劳德 | Claude | ✅ 中文音译 | 替换 |
| 迪普瑞瑟奇 | Deep Research | ✅ 中文音译 | 替换 |
| deep research | Deep Research | ✅ 大小写 | 替换 |
| 可灵 | 可灵 | ✅ 完全一致 | 保持 |
**4.3 排除范围**：
- 代码块内（```...```）不修正
- 文件路径中不修正
- 已正确匹配的词不修正
### 步骤 5: 人员名称校验
**5.1 从周报文件名提取标准成员姓名**：
如 `20260113-闫旭隆周报.md` → "闫旭隆"
**5.2 检查会议纪要中的负责人字段**：
- 如出现疑似人名错误（如"颜旭隆"、"严旭隆"）
- 与标准姓名列表比对
- 发现可能错误则记录警告
### 步骤 6: 执行修正
**6.1 补全缺失任务**：
如有缺失任务，在本周会议纪要"### 3. 下周工作安排"表格末尾追加：
```markdown
| {任务名称}（延续） | {原负责人} | {原目标} | {原优先级} | {新截止时间} |
```
- 任务名称后标注"（延续）"
- 保持原优先级
- 截止时间更新为本周会议日期+7天
**6.2 执行名词替换**：
全局替换（排除代码块和路径）
**6.3 保存修正后文件**：
使用 Write 工具覆盖原文件
### 步骤 7: 返回修正报告
```markdown
## 会议纪要校验修正报告
**校验文件**: {本周会议纪要路径}
**校验状态**: {通过 ✅ / 已修正 🔄 / 有警告 ⚠️}
### 一、任务延续性检查
- 上周任务总数: {N}
- 已完成任务: {M}
- 需延续任务: {K}
- 已在本周安排中: {L}
- **缺失并已补全**: {X}
**补全的任务**:
| 任务名称 | 负责人 | 优先级 | 原截止时间 | 新截止时间 |
|----------|--------|--------|------------|------------|
| {任务}（延续） | {负责人} | P0 | 2026-01-13 | 2026-01-20 |
### 二、名词修正
- 修正数量: {N}
**修正明细**:
| 原文 | 修正为 | 出现次数 |
|------|--------|----------|
| cloud code | Claude Code | 3 |
| 黑镜 | Heygen | 2 |
| gpt | GPT | 5 |
### 三、人员名称警告
{如无警告则显示"无"}
⚠️ 发现可能的人名错误:
- "颜旭隆" 可能应为 "闫旭隆"
---
修正后文件已保存: {文件路径}
```
## 错误处理
如遇到文件读取失败等错误：
```markdown
## 会议纪要校验修正报告
**校验状态**: 失败 ❌
**错误信息**: {错误描述}
建议: {处理建议}
```
## 注意事项
1. **语义匹配**：任务匹配使用语义相似性判断，不要求完全字符串匹配
2. **发音判断**：名词修正的发音相似性由 Agent 自主判断，考虑英文发音、中文谐音、ASR常见错误
3. **保守修正**：对于不确定的修正，宁可不改，记录在报告中供人工确认
4. **人名谨慎**：人名错误只记录警告，不自动修正（需人工确认）

6
.claude/settings.local.json
View File

@ -15,7 +15,11 @@
"Bash(cat:*)",
"WebSearch",
"Bash(reg query:*)",
"Bash(cmd.exe //c \"reg query \"\"HKEY_CURRENT_USER\\\\Environment\"\" /v http_proxy\")"
"Bash(cmd.exe //c \"reg query \"\"HKEY_CURRENT_USER\\\\Environment\"\" /v http_proxy\")",
"Bash(pip install:*)",
"Bash(git clone:*)",
"Bash(npm run setup:*)",
"Bash(node run.js \"\nconst browser = await chromium.launch\\({ channel: ''chrome'', headless: false }\\);\nconst page = await browser.newPage\\(\\);\nawait page.goto\\(''https://www.bilibili.com''\\);\nconsole.log\\(''页面标题:'', await page.title\\(\\)\\);\nawait page.waitForTimeout\\(3000\\);\nawait browser.close\\(\\);\nconsole.log\\(''✅ 测试完成！''\\);\n\")"
],
"additionalDirectories": [
"C:\\Users\\10120\\.claude\\agents"

327
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/上周会议纪要/工程类会议纪要_2025-12-30_第25次周会.md
View File

@ -1,327 +0,0 @@
# 工程类会议纪要 (2025-12-30)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2025-12-30
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、工作内容
### 1. 重点项目进展情况汇总
| 项目名称 | 原负责人 | 原截止时间 | 项目进展情况 |
| -------------------------------------------- | -------- | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
| 问答系统前端重构 | 江争达 | 2025-12-30 | 基本页面展示和基础功能已完成，但细节优化未做，异常处理模块未完成，用户设置功能未开发。存在问题：工程管理维护不足，数据库无备份、代码无版本管理，存在重大安全风险；开发思路问题，总是等待他人反馈而不主动推进；测试环境与生产环境未分离。**解决方案：** 1）建立备份机制，每天对数据库和代码进行备份；2）开发测试服务器，新开docker服务分离测试和生产环境；3）不要等待反馈，按自己方案先推进，有问题再调整；4）下周必须拿出可测试版本，基本完善达到商用初期版本水平；5）参考ChatGPT等产品设计用户设置功能；6）引用链接改为先展示摘要再提供下载，而非直接下载 |
| 素材解析与预处理Skill开发 | 郝倩玉 | 2025-12-30 | Skill已完成并迭代3次，可稳定输出结构化文档。存在问题：流程设计过于复杂，拆分了不必要的多个阶段(文字理解、素材分析、智能匹配等)；图片生成用代码处理创意性内容是错误方向；未调研最先进工具(如可灵、Voe等)，采用了过时的技术路线。**解决方案：** 1）简化流程，合并无必要分开的步骤，一步到位生成最终结果；2）以结果为导向重新设计，直接定义最终需要什么而非定义中间过程；3）使用Gemini生成图片、可灵或Voe生成视频等先进工具替代代码生成；4）调研并使用最先进的多模态生成工具。 |
| Gartner报告转写 | 闫旭隆 | 2025-12-30 | 完成human in the loop设计，允许用户决策标题和框架，生成图片描述+Gemini生图，整体效果可评75-80分。存在问题：部分章节缺少配图(3、4、5章没有图)；图片生成有时逻辑不够严密；行文结构和常见报告格式不太一样；图片存在褶皱/凹凸纹理问题。**解决方案：** 1）图的生成要再次精细打磨，每章节都应配图；2）先把文字打磨好再打磨图片；3）使用SVG或屏幕截图(screenshot)格式减轻纹理问题；4）文字润色需要调整用词习惯达到85分水平；5）工程自动化准备 |
| 基于Claude Code的Deep Research智能体编排方案 | 闫旭隆 | 2025-12-30 | 研究了KOSMOS开源项目的编排机制，理解了多周期研究、世界模型状态管理的核心架构，初步规划了脚本-主窗口-Sub-agent-Skill的自动化工作架构。存在问题：Kosmos知识图谱如何构建尚未明确；科研知识图谱与普通知识图谱不同，属性定义和关系提取需要专门研究；知识图谱的自进化机制(建立过程和使用过程)需要设计。**解决方案：** 1）尽快定义知识图谱的结构方案；2）研究科研知识图谱的属性定义，明确每一步需要提取什么信息，反向定义知识图谱结构；3）研究自进化知识图谱：建立过程自进化(搜索新内容自动入库)和使用过程自进化(使用时建立直接连接)； |
| 数字人视频生成多模态工作流需求文档完善 | 郝倩玉 | 2025-12-30 | 技术可行性方案讨论测试中。存在问题：沿用传统视频制作流程的思维，未实现AI原生设计；对AI能力边界认知不足，不知道先进工具能做到什么程度；流程设计过于复杂，人为添加了不必要的环节。**解决方案：** 1）推翻现有方案，以结果为导向重新设计：告诉AI需要什么元素的视频，让其自动生成；2）使用Gemini生图+可灵/Voe/Heygen等工具生成视频；3）调研最先进的视频生成工具，做技术可行性测试。 |
| 服务器软硬件配置报告 | 江争达 | - | 已完成服务器采购方案PPT。存在问题：执行摘要只强调成本而非价值；痛点描述重复冗余；表达不够精炼；架构图有冗余元素；资源分配方案不够动态灵活。**解决方案：** 1）重新组织PPT逻辑，突出问题和解决方案而非成本；2）研究服务器资源动态分配方案（而非静态分配虚拟机）；3）考虑用Docker容器替代每人一个虚拟机的方案；4）将VPN功能从服务器分离到独立路由器；5）写一份完整的系统架构说明文档和使用规范手册 |
### 2. 重点项目问题及解决方案
#### 问题1: 问答系统前端重构相关问题
**问题描述:**
1. **前端开发进度滞后**：前端功能未完善，用户设置、异常处理等细节模块未开发完成。开发人员存在'等待他人反馈'的被动心态，导致项目已做半年仍无成型产品。前端部署在本地测试环境，未上云，其他人无法测试。
**解决方案:**
1. 下周必须拿出一个可供大家测试的基本完善版本
2. 不要等待反馈，主动推进，按自己的理解先完成
3. 实在无法判断的问题再与领导商量
4. 部署测试服务器供他人测试，与生产环境分离
5. 使用自动化测试工具进行连续测试
**责任人:** 江争达
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题2: 服务器软硬件配置报告相关问题
**问题描述:**
1. **服务器采购方案PPT质量问题**：PPT存在多处问题：执行摘要只强调成本而非价值、痛点描述重复冗余、表达不够精炼、'128G+96G'的表述容易引起误解（实际96G是128G中可分配的部分）、架构图有冗余元素（如重复的clash）、资源分配方案不够动态灵活。
2. **云端数据库无备份，存在数据安全风险**：问答系统的云端数据库没有备份机制，代码镜像虽有本地备份但数据没有。一旦数据丢失将造成严重损失，目前处于'裸奔'状态，工程管理维护体系不完善。
**解决方案:**
1. 重新组织PPT逻辑，突出问题和解决方案而非成本
2. 删除重复冗余的表述（如多余的'痛点'、'业务影响'标签）
3. 修正容易引起误解的表达
4. 研究服务器资源动态分配方案（而非静态分配虚拟机）
5. 考虑用Docker容器替代每人一个虚拟机的方案
6. 将VPN功能从服务器分离到独立路由器
7. 写一份完整的系统架构说明文档和使用规范手册
8. 建立每天或每次操作后的数据库备份机制
2. 使用NAS进行本地备份结合云端备份
3. 先买一台服务器测试稳定性后，再决定是否需要购买第二台做备份
**责任人:** 江争达
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题3: 素材解析与预处理Skill开发相关问题
**问题描述:**
**Skill设计过于复杂**：素材解析与预处理Skill的流程设计过于复杂，人为将任务拆分成多个串行的子agent（文字理解、素材分析、标签提取等），产生不必要的中间产物。应该以结果为导向，充分利用大模型的能力一步到位生成结果，而不是按传统流程逐步处理。
**解决方案:**
1. 简化流程，将串行的子任务合并
2. 以结果为导向重新设计，直接告诉模型最终要什么
3. 使用Gemini等先进工具直接生成图片和视频合成
4. 参考可灵(Kling)、Voe等视频生成工具的能力
5. 不要用代码解决创意性问题，让AI发挥其创造力
**责任人:** 郝倩玉
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题4: 数字人视频生成多模态工作流相关问题
**问题描述:**
**视频生成技术方案选型落后**：数字人视频生成的技术方案仍基于传统视频制作流程思维，使用代码（如FFmpeg、Python）来处理图片和视频合成，没有充分调研和使用最先进的AI视频生成工具，导致效率低下且效果不佳。
**解决方案:**
1. 调研并使用最新的视频生成工具（如Gemini生图、可灵Kling、Voe等）
2. 使用Gemini先生成脚本图片，再用视频工具合成
3. 测试首尾帧连接的连贯性
4. 不要从传统流程出发，而是从AI能力边界出发思考方案
**责任人:** 郝倩玉
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题5: Deep Research智能体编排相关问题
**问题描述:**
**知识图谱设计问题**：Kosmos研究智能体系统的世界模型（知识图谱）设计不够完善。需要研究科研知识图谱的特殊属性定义，以及如何实现知识图谱的自进化（包括建立过程的自进化和使用过程的自进化）。
**解决方案:**
1. 研究科研知识图谱的属性定义，明确每一步需要从知识图谱获取什么信息
2. 与牛刚等有经验的同事进行学术探讨
3. 实现知识图谱的自进化：搜索新内容时自动添加，使用过程中自动建立新关系
4. 先做摘要和元数据级别的知识图谱，再扩展到全文
5. 用大模型逆向推演Kosmos的世界模型结构
**责任人:** 闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题6: Gartner报告转写相关问题
**问题描述:**
**图片生成质量问题**：使用Gemini生成的报告插图存在问题：部分章节没有配图、图片描述太简短导致生成的图逻辑不够严密、生成的图片有纸面褶皱/不平整的视觉瑕疵。
**解决方案:**
1. 确保每个重要章节都配图
2. 在提示词中加入'screenshot'或'SVG'等关键词减少图片瑕疵
3. 文字润色需要进一步调整以符合咨询报告的行文规范
**责任人:** 闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-06
#### 问题7: 科普视频生成任务时间紧迫
**问题描述:**
市场部需要在下周一或下周二提交科普视频的初步方案，但目前还没有开始制作，且需求文档不完整（缺少口播文本等素材）。与问答系统前端开发任务存在时间冲突。
**解决方案:**
1. 优先完成科普视频初步方案
2. 使用Gemini生成脚本图片，再用VU3或可灵合成视频
3. 先做30秒的试验片段验证技术可行性
4. 如果时间不够，可以请郝倩玉协助或由领导帮助完成
**责任人:** 江争达
**截止时间:** 2026-01-02
#### 问题8: 团队工具使用意识和调研能力不足
**问题描述:**
团队成员在开发时没有充分调研最先进的工具，习惯性地按传统思维方式工作，导致效率低下。存在'拍脑袋'定方案、过度关注过程而非结果、不会质疑自己方案的问题。
**解决方案:**
1. 任何任务开始前先做一轮技术调研，了解最先进的方法
2. 多使用Deep Research进行调研
3. 学会质疑自己的方案，让AI帮助分析方案的优缺点
4. 以结果为导向，不要人为复杂化流程
5. 多看好的作品和案例提升品位
6. 学习并实践浏览器自动化技术
**责任人:** 江争达、郝倩玉、闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-06
### 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 |
| ------------------------------------- | -------------- | ------------------------------------------------------------ | ------ | ---------- |
| 🔴 科普视频生成初版方案 | 江争达 | 市场部科普视频生成任务，需要下周一或周二提交初版方案。用Gemini生成图片，再用VU或可灵生成首尾帧视频，测试图片衔接效果。先做30秒的验证可行性。 | P0 | 2026-01-02 |
| 🔴 Gartner报告转写-图片生成优化 | 闫旭隆 | 报告转写已基本可用(75-80分)，需要：1)把每个章节都配上图片达到80分；2)文字润色调整达到85分；3)优化图片生成的精细度，解决图片褶皱问题（尝试SVG或screenshot格式）。 | P0 | 2026-01-06 |
| 🔴 Deep Research智能体知识图谱方案设计 | 闫旭隆 | 尽快把知识图谱方案定下来，即Kosmos的world model的知识图谱底座。研究科研知识图谱（与普通知识图谱不同）和自进化知策略，包括建立过程的自进化和使用过程的自进化。可与牛刚做学术探讨。 | P0 | 2026-01-06 |
| 🔴 Vibe Engineering学习 | 闫旭隆、江争达 | 抓紧学习Vibe engineering相关资料和AI软件工程，这是未来重要方向。搭建一套体系保证AI agent能自动长时间运行并保证质量，不再是一对一对话式coding。 | P0 | 2026-01-06 |
| 🔴 数字人视频生成技术调研 | 郝倩玉 | 调研最先进的视频生成工具（Voe、可灵、Gemini等），以结果为导向重新设计方案，不要基于传统视频制作流程。 | P0 | 2026-01-06 |
| 铭凡服务器采购 | 江争达 | 尽快购买明盘服务器，价格在涨（已从16999涨到18999）。先买一台测试整体框架稳定性。 | P0 | 2026-01-06 |
| 服务器采购方案优化/测试服务器环境搭建 | 江争达 | 优化服务器采购PPT方案，包括：1)资源动态分配方案研究；2)VPN服务器与主服务器分离（用旁路由方案）；3)负载均衡方案；4)系统架构说明文档和结构图。不再改PPT，直接写架构说明文档。 | P1 | 2026-01-06 |
| 服务器使用说明和规范手册编写 | 江争达 | 准备一套使用说明，包括软件的、硬件的使用说明，还要准备使用规范手册，用于生产环境接入。 | P1 | 2026-01-06 |
| 数字人视频生成方案总结与操作文档 | 江争达 | 基于已完成的方案调研，输出可操作的最终方案文档 | P1 | 2026-01-06 |
| 问答系统前端上线测试版本 | 江争达 | 下周必须上线一个能够给大家测试的版本，基本完善，包含用户设置、客户功能等，看上去跟商用初期版本没什么区别。不要缺胳膊少腿，自己先做自动化测试。 | P1 | 2026-01-06 |
| 基于Claude Code的智能问答系统重构规划 | 闫旭隆、江争达 | 基于Cloud Code通用Agent能力，规划下一代智能问答助手的架构，利用通用智能体底层构建扩展更多能力,如上下文管理 | P1 | 2026-01-06 |
### 4. 组内成员工作进展
#### 闫旭隆
**上周完成:**
- ✅ Gartner报告转写：完成human in the loop设计，允许用户决策标题和框架，生成图片描述+Gemini生图
- ✅ 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：学习类KOSMOS的开源项目编排中
- ✅ 基于Claude Code的智能问答系统重构规划：设计主窗口——Sub-agent——Skill三层架构的重构规划
- ✅ 视频压缩、分割、Gemini测试
**进行中:**
- 🔄 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：学习类KOSMOS的开源项目编排中
**收到的反馈/学习建议:**
- **建议:** 需要开始思考并学习如何搭建智能体编排体系(类KOSMOS体系)，与江争达一起研究vibe engineer架构，尽快进入一边学一边干的阶段
- **建议:** 需要购买一个GPT共享账号(20美金)供团队(包括窦主任、媛媛等)使用
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜Gartner报告转写-图片生成与文字细节优化
- [ ] 🔴 P0｜Vibe Engineering学习
- [ ] P1｜基于Claude Code的智能问答系统重构规划
#### 江争达
**上周完成:**
- ✅ 问答系统前端重构（一周内固定页面）：意见收集需元旦节后进行
- ✅ 服务器软硬件配置报告：已完成
- ✅ nyrag/RAG-Anything开源RAG项目测试
**进行中:**
- 🔄 问答系统前端重构：意见收集需元旦节后进行
**收到的反馈/学习建议:**
- **批评:** 前端开发一直在等别人反馈，思考方式有问题。不应该等别人，自己能做的事情要先做完。做了半年还没有拿出一个成形的东西出来。
- **批评:** 数据库没有备份，代码没有备份，整个工程管理维护都是在裸奔，这非常危险。一旦出问题什么都没有了。
- **批评:** 做事不够细致，输出的东西有很多低级错误。应该拿出代表自己最高水平的东西，经得起检验的东西，而不是一测一大堆问题。
- **批评:** PPT制作问题很大：信息重复冗余（痛点、具体表现、业务影响等重复词汇）、逻辑不连贯、表达不清晰。用加号表示内存分配容易引起误解（128G+96G被理解为224G）。
- **批评:** AI工具使用方式不对。用Claude Code逐页生成PPT，束缚了AI的思维，结果比直接让NotebookLM或Gemini整体生成的效果差很多。自己的思想影响了AI的输出质量。
- **批评:** 学习速度慢，表达混乱，技术方案研究不充分。包括网络架构、服务器架构、资源调配等很多没有深入思考。
- **批评:** 做事喜欢往前冲，但基础没有打牢。底子都没打好就往上加，一旦动了就全塌。需要先把自己后面的事情弄干净打牢。
- **批评:** 虚拟机架构设计有冗余，每个虚拟机都装clash，上层又有clash，资源浪费。应该把VPN放到路由器上，架构更简洁。
- **建议:** 前端下周必须拿出一个能给大家测试的版本，基本完善，看上去跟商用初期版本没什么区别，不要缺胳膊少腿。
- **建议:** 工作环境和测试环境要分开，最好搞一个测试服务器。可以新开一个端口或docker服务。
- **建议:** 数据库需要做备份，至少每天备份一次，甚至操作结束就备份一次。
- **建议:** 不要用Claude Code生成PPT，应该用NotebookLM或Gemini，把完整文档放进去让它自己规划，越少干预效果越好。
- **建议:** 产品设计需要主动推进，跟媛媛商量设置项（用户级别、是否收费、记忆功能等），参考其他产品的设计。
- **建议:** 服务器资源分配需要研究动态分配方案，不要静态分配。可以考虑在docker里装环境而不是给每人开虚拟机。
- **建议:** VPN应该从服务器分离出来，做成旁路由或单独的VPN路由器，这样更稳定，也方便进机房部署。
- **建议:** 需要准备一套使用说明和使用规范手册，包括软件硬件的使用说明，为将来生产环境接入做准备。
- **建议:** 先买一台服务器测试整个框架的稳定性，用NAS做备份是最便宜的方案，将来NAS也可以扩展。
- **建议:** 做事要学会质疑自己，先质疑自己再质疑AI，质疑几遍之后才能得出靠谱的答案。每句话都要想别人能不能理解。
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜科普视频生成初版方案
- [ ] 🔴 P0｜铭凡服务器采购
- [ ] P1｜问答系统前端上线测试版本
- [ ] P1｜服务器使用说明和规范手册编写、服务器采购方案优化、测试服务器环境搭建、数据库备份机制建立
- [ ] P1｜数字人视频生成方案总结与操作文档
- [ ] P1｜基于Claude Code的智能问答系统重构规划
- [ ] P1｜Vibe Engineering学习
#### 郝倩玉
**上周完成:**
- ✅ 素材解析与预处理 Skill开发：完成素材解析与预处理 Skill的开发，并先后开展二次、三次优化工作，保障功能稳定性与实用性
- ✅ 数字人视频生成多模态工作流需求文档完善：参与视频自动化生成技术可行性方案的讨论，并启动技术测试
- ✅ 数字人视频生成多模态工作流需求文档完善：与市场部同事开会，沟通下年度视频生成工作规划，明确跨部门协作方向
- ✅ 数字人视频生成多模态工作流需求文档完善：对接科普视频制作需求，完成需求文档的撰写
**进行中:**
- 🔄 数字人视频生成多模态工作流需求文档完善：可行性方案讨论测试中
**收到的反馈/学习建议:**
- **批评:** Skill设计过于复杂，流程拆分过细。建议以结果导向从后倒推，不要过于关注过程。
- **批评:** 沿用传统思维，未做到AI原生思考。
- **建议:** 应该使用gemini、Voe等先进工具直接生成，而非用代码拆分流程。
- **建议:** 需要多看好东西提升品位，多用好工具了解AI能力边界。
- **建议:** 需要转变思维方式，学习'忘我'的理念，把AI当成一个人来交互。
- **肯定:** 逻辑清晰，但逻辑过于复杂，在工程实现上没必要，需要简化。
- **任务安排:** 给一个市场部视频生成任务作为实践练习，端到端走一遍流程，把AI工具尝试一遍。
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜数字人视频生成技术调研
- [ ] P2｜对接市场部关于咨询信息库搭建、分析报告生成等需求
- [ ] P2｜AI合规提醒工具需求对接
- [ ] P2｜知识库整理与管理
---
## 三、会议总结
**核心议题:** 问答系统前端重构、素材解析Skill简化、数字人视频生成、Deep Research知识图谱、Gartner报告转写优化、Vibe Engineering学习
**关键决策:**
1. **前端下周必须拿出一个能够给大家测试的版本，至少大家能用的东西** - 关于问答系统前端开发进度的讨论，领导要求不能再等待反馈，必须主动推进
2. **数据库必须做备份，甚至每天都要做一次备份，操作结束后也得备份** - 发现云上数据库没有备份，属于'裸奔'状态，存在巨大风险
3. **测试环境与生产环境必须分开，建议搭建测试服务器** - 关于前端开发测试流程的规范化要求
4. **VPN功能从服务器中分离出来，做成旁路由或独立路由器** - 服务器架构设计讨论，为了便于进入机房和提高稳定性
5. **先买一台明矾服务器进行测试，用NAS方式做备份而非购买两台服务器** - 服务器采购方案讨论，考虑到业务量和未来扩展需求
6. **服务器先放家里测试，如果远程不方便再考虑放办公室机房** - 关于服务器物理位置的安全性和便利性讨论
7. **素材处理Skill不要拆分太细，应该一步到位或尽量简化流程** - 关于素材解析Skill的设计讨论，批评过度复杂的流程设计
8. **采用最先进的工具（如Gemini、VU3、可灵等）来生成视频和图片，而不是用代码程序生成** - 关于视频制作流程的讨论，强调要以结果为导向，利用成熟工具而非自己从头开发
9. **Gartner报告转写先把图片打磨好达到80分，再做文字润色到85分** - 关于报告转写Skill输出质量的优化目标和优先级
10. **要搭建Vibe Engineering（软件工程自动化）体系架构，下周讨论方案** - 关于未来开发模式的战略决策，让AI Agent能够长时间自动运行开发任务
11. **kosmos知识图谱结构下周讨论确定，先做摘要和数据的小型试用版** - 关于Deep Research与知识图谱融合项目的推进计划
12. **科普视频生成任务优先于前端开发，下周一或二给出初版方案** - 任务优先级调整，因为市场部有紧急需求（1月4日数智会需要）
13. **购买一个GPT Plus共享账号（20美金），供团队成员使用** - 工具采购决策，以支持日常研发工作
14. **Skill设计不要过度复杂，可以参考前端美学设计类Skill的写法，给AI判断空间而非事无巨细规定** - 关于Skill设计方法论的指导，强调以结果为导向、相信AI能力
**下周工作重点:**
1. 🔴 科普视频生成初版方案（2026-01-06）
2. 🔴 问答系统前端上线测试版本
3. 🔴 数据库备份机制建立
4. 🔴 测试服务器环境搭建
5. 🔴 Gartner报告转写Skill图片生成优化
6. 🔴 Deep Research智能体知识图谱方案设计
7. 🔴 Vibe Engineering学习
8. 🔴 数字人视频生成技术调研
---
**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2025-12-30
**下次会议:** 2026-01-06

0
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65
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/20260106-江争达周报.md
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@ -1,65 +0,0 @@
# 周报 - 2025年12月第1周（12月02日-12月09日）
## 一、P0任务完成情况
| 任务 | 状态 | 备注 |
| -------------------- | -------------------------------------------- | ---- |
| 科普视频生成初版 | ⌛完成3分钟视频制作（预计完整视频10分钟左右） | |
| Vibe Engineering学习 | ⌛待启动 | |
| 铭凡服务器采购 | ✅已购买 | |
## 二、遇到的问题
AI视频提示词生成质量不足，无法"一次成型"，在追求高质量视频效果的前提下，当前通过提示词生成的内容无法直接使用，每次都需要人工修改和调整，具体体现在：
| 维度 | 期望 | 现状 |
| -------- | -------------------------- | -------------------------- |
| 画面层 | 首尾帧prompt生成后直接可用 | 需人工逐条修改打磨 |
| 叙事层 | 故事文案连贯完整 | 逻辑断层，需人工补充衔接 |
| 技术层 | 运镜效果自然合理 | 镜头语言不专业，需人工调整 |
| 效率层 | 模板可复用，快速产出 | 每次重新调试，经验难沉淀 |
| 音视频层 | 音频与视频节奏自动匹配 | 音画不同步，需人工对齐剪辑 |
**核心痛点**
生成→修改→使用 的流程无法简化为 生成→使用
- 画面、叙事、运镜各自生成质量不达标
- 音频与视频时长、节奏、情绪无法自动对齐
- 修改成本高，效率提升有限
- 难以形成可复用的标准化模板，无法支撑未来批量提效
**影响**
1. 当前：单个视频项目耗时长，人工成本高
2. 未来：无法规模化生产，提效目标难以实现
**解决方向**
| 方向 | 目标 |
| --------------- | -------------------------------- |
| 优化prompt结构 | 提升一次生成的可用率 |
| 音视频联合生成 | 在生成阶段考虑时长与节奏匹配 |
| 建立模板库 | 沉淀可复用资产，减少重复劳动 |
| 分层拆解+自动化 | 各环节独立优化，串联成稳定工作流 |
## 三、详细工作内容
### [✅]科普视频生成初版
### [✅]铭凡服务器采购
## 下周计划
- 科普视频完整版生成
- 问答系统前端上线测试版本
- 服务器环境搭建

45
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/20260113-江争达周报.md Normal file
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@ -0,0 +1,45 @@
# 周报 - 2026年1月第2周（1月06日-1月13日）
## 一、P0任务完成情况
| 任务 | 状态 | 备注 |
| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ---- |
| 梳理最近一个月的会议纪要 | ✅看看有什么工作被遗漏 | |
| 问答系统前端测试 | ✅问答系统前端测试，一周至少同时开展两个项目 | |
| 科普视频生成端到端自动化流程 | ✅完成端到端自动化工作流：全文案输入让AI自动拆分生成关键帧prompt；使用浏览器自动化操作可灵生成视频；代码实现视频拼接和音频对齐。先做10-20秒短视频验证流程 | |
## 二、遇到的问题
1. 对已梳理好的会议纪要，针对丢失的任务进行确认
2. 前端问答系统从开发、测试到部署均由一人完成，自测可能存在盲区，建议协调人员协助进行功能测试
## 三、详细工作内容
### -[✅]问答系统前端测试
### -[✅]科普视频生成端到端自动化流程
### -[✅]梳理最近一个月的会议纪要
## 下周计划
- Gartner报告转写
- Vibe Engineering学习：基于AI的代码开发架构研究与最小测试，ClaudeCode双代理+拉尔夫+Superpower
- 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：精读iKragh、MDKG等知识图谱论文、自进化知识图谱调研

29
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/20260106-闫旭隆周报.md → .claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/20260113-闫旭隆周报.md
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@ -4,9 +4,9 @@
| 任务 | 状态 | 备注 |
| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ---- |
| Vibe Engineering学习 | ✅完成Continuous-Claude开源项目学习，学习自动上下文接续机制+自学习进化系统+Rules规则+Hook-Skill推荐 | |
| 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考 | ⌛完成初步科研类知识图谱项目调研 | |
| Gartner报告转写-图片生成与文字细节优化 | ⌛媛姐反馈专家，等待完整反馈，时间原因尚未作出改动 | |
| Vibe Engineering学习 | ✅完成claude-quickstarts+juno-code+planning-with-files+superpowers+ralph-wiggum-plugin项目理解 | |
| 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考 | ✅精读iKragh论文，理解其知识图谱构建过程、结构、推理算法 | |
| Gartner报告转写-图片生成与文字细节优化 | ⌛昨天收到完整反馈，准备做文字调整 | |
@ -20,13 +20,13 @@
### -[✅]Vibe Engineering学习
- 完成Continuous-Claude开源项目学习，学习自动上下文接续机制+自学习进化系统+Rules规则+Hook-Skill推荐
- 完成claude-quickstarts+juno-code+planning-with-files+superpowers+ralph-wiggum-plugin项目理解
### -[✅]基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考
- 完成初步科研类知识图谱项目调研，接下来准备精读iKragh
- ✅精读iKragh论文，理解其知识图谱构建过程、结构、推理算法
@ -38,10 +38,21 @@
## 下周计划
- 安定医院-临界慢化研究相关
- Vibe Engineering学习：基于AI的代码开发架构研究与最小测试，ClaudeCode双代理+拉尔夫+Superpower
- 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：精读iKragh、MDKG等知识图谱论文、自进化知识图谱调研
- Gartner报告转写跟进反馈
- 基于Claude Code的智能问答系统重构
- 修改会议纪要Skill-读取之前的会议纪要
- RAG后端代码整理（code-simplify）+知识库增加500篇
- A2UI-需求Skill-简单测试后交出
- 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：精读iKragh、MDKG等知识图谱论文、自进化知识图谱调研：调研iKragh的成果可信度、开源知识图谱、调研BioRed数据库训练的模型
- Gartner报告转写
- Claude Code SDK-RAG后端重构
- GLM-API接入Claude Code测试
- NotebookLM + Gemini - 浏览器操作实现可编辑PPT的自动生成
- Claude Code——Deepagents框架的转换作为技术储备

30
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/郝倩玉周报 - 2026年1月第1周（2025年12月31日-2026年1月5日）.md
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@ -1,30 +0,0 @@
# 郝倩玉周报 - 2026年1月第1周（2025年12月31日-2026年1月5日）
## 一、P0任务完成情况
| 任务 | 状态 | 备注 |
| ---------------------- | ------ | -------------------- |
| 数字人视频生成技术调研 | 进行中 | 可行性方案重新调研中 |
## 二、遇到的问题
新增“咨询信息库搭建、分析报告生成需求对接”，窦主任很重视，为本周投入时间最多的工作，建议纳入P0。
## 三、详细工作内容
### -[✅] 咨询信息库搭建、分析报告生成需求对接
-[✅] 需求方案可行性方案与市场部负责同事沟通中
-[✅] PRD文档撰写中
### -[✅] 数字人视频生成技术调研
-[✅] 技术可行性方案调研中
## 下周计划
- 咨询信息库搭建、分析报告生成需求对接及PRD文档撰写
- 数字人视频生成技术调研

36
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/成员本周周报/郝倩玉周报 - 2026年1月第2周（2026年1月7日-2026年1月12日）.md Normal file
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@ -0,0 +1,36 @@
# 郝倩玉周报 - 2026年1月第2周（2026年1月7日-2026年1月12日）
## 一、P0任务完成情况
| 任务 | 状态 | 备注 |
| ------------------------------------------ | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
| 所领导分析报告生成+市场部信息库需求对接 | 进行中 | 所领导分析报告需求文档已完成80%；市场部信息库需求存在的相关问题仍在沟通解决中 |
| 数字人视频生成多模态工作流调研及进一步完善 | 初版已完成 | |
## 二、遇到的问题
市场部信息库建设需求的目标、实现路径等尚未明确，后续有待与相关领导讨论后做进一步确定。
## 三、详细工作内容
### -[✅] 所领导分析报告生成+市场部信息库需求对接
-[✅] 所领导分析报告生成需求目前已确定可实施，待后续出三个版本的输出模版
-[✅] 市场部信息库需求的目标和必要性等相关问题仍在论证中
### -[✅] 数字人视频生成多模态工作流调研及进一步完善
-[✅] 技术可行性方案调研初步完成
### -[✅] 参加需求相关会议
-[✅] 参与市场部信息库需求相关问题沟通会议
-[✅] 参与科普视频制作相关问题沟通会议
## 下周计划
- 所领导分析报告生成+市场部信息库需求进一步细化跟进，尤其需要与相关领导讨论市场部信息库建设需求，明确目标和实现路径
- 搭建组内可供培训的知识库

9
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/本周会议转写文本/.claude/settings.local.json Normal file
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@ -0,0 +1,9 @@
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(python replace_speaker.py:*)",
"Bash(cmd //c \"D:\\\\AA_Work\\\\AIEC-团队开发规范Skills\\\\.claude\\\\skills\\\\meeting-minutes-generator-v1\\\\input\\\\本周会议转写文本\\\\replace_speaker.bat\")",
"Bash(export PYTHONIOENCODING=utf-8)"
]
}
}

1513
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/本周会议转写文本/20260106135932-信通院云大所市场部-张媛媛预定的会议-转写智能优化版-1.txt
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1943
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/本周会议转写文本/20260113140013-信通院云大所市场部-张媛媛预定的会议-转写智能优化版-1.txt Normal file
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51
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/本周会议转写文本/replace_speaker.bat
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@ -1,39 +1,48 @@
@echo off
chcp 65001 >nul
setlocal enabledelayedexpansion
echo ========================================
echo 会议转写文本发言人替换工具
echo Speaker Replacement Tool
echo ========================================
echo.
REM 检查是否有参数
set "SCRIPT_DIR=%~dp0"
set "PYTHONIOENCODING=utf-8"
set "PYTHON=C:\Users\10120\anaconda3\python.exe"
if "%~1"=="" (
echo 请将txt文件拖拽到此批处理文件上，或使用命令行:
echo replace_speaker.bat 文件名.txt
echo No file specified, processing all .txt files...
echo.
pause
exit /b 1
set "COUNT=0"
for %%f in ("%SCRIPT_DIR%*.txt") do (
echo Processing: %%~nxf
echo Running: "%PYTHON%" "%SCRIPT_DIR%replace_speaker.py" "%%f"
"%PYTHON%" "%SCRIPT_DIR%replace_speaker.py" "%%f"
echo Exit code: !ERRORLEVEL!
if !ERRORLEVEL! EQU 0 (
set /a COUNT+=1
) else (
echo Failed: %%~nxf
)
)
REM 获取脚本所在目录
set "SCRIPT_DIR=%~dp0"
REM 处理输入文件
set "INPUT_FILE=%~1"
echo 正在处理: %INPUT_FILE%
echo.
REM 调用Python脚本
python "%SCRIPT_DIR%replace_speaker.py" "%INPUT_FILE%"
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
echo ========================================
echo Processed !COUNT! files
echo ========================================
) else (
echo Processing: %~nx1
echo.
echo 处理成功!
"%PYTHON%" "%SCRIPT_DIR%replace_speaker.py" "%~1"
if !ERRORLEVEL! EQU 0 (
echo.
echo Done!
) else (
echo.
echo 处理失败!
echo Failed!
)
)
echo.

8
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/input/本周会议转写文本/replace_speaker.py
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@ -23,9 +23,11 @@ def replace_speakers(input_file, output_file=None):
content = f.read()
# 替换发言人（匹配行首的发言人格式）
# 格式: 发言人(时间戳): -> 发言人:
content = re.sub(r'^郝倩玉\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\):', r'线下人员:', content, flags=re.MULTILINE)
content = re.sub(r'^\.\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\):', r'江争达:', content, flags=re.MULTILINE)
# 格式: 发言人: 或 发言人(时间戳): -> 新发言人:
# 时间戳是可选的
content = re.sub(r'^郝倩玉(\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\))?:', r'线下人员:', content, flags=re.MULTILINE)
content = re.sub(r'^信通院云大所市场部-张媛媛(\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\))?:', r'线下人员:', content, flags=re.MULTILINE)
content = re.sub(r'^\.(\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\))?:', r'江争达:', content, flags=re.MULTILINE)
# 删除其他所有发言人后的时间戳
content = re.sub(r'^([^\n\(]+)\(\d{2}:\d{2}:\d{2}\):', r'\1:', content, flags=re.MULTILINE)

195
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/output/Q&A资源库类会议纪要_2026-01-06_第26次周会.md
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@ -1,195 +0,0 @@
# Q&A资源库类会议纪要 (2026-01-06)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2026-01-06
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、工作问题 Q&A
### 1. 项目名称：科普视频生成
**问题描述：**
- AI视频提示词生成质量不足，无法"一次成型"
- prompt质量不高需反复调整
- 工具选型调研不充分（未对比ChatGPT与其他工具）
- 错误删除高质量AI生成图片（alpha蛋白质折叠图）
- 流程未自动化，仍需大量人工介入
**解决方案：**
1. 使用ChatGPT生成文本类prompt（文本能力最强），Gemini生成图片
2. 全文案一次性给AI处理，让AI自动拆分关键帧，减少人工干预
3. 不要主观判断AI生成的图片好坏，应交给专业人员审查
4. 先做调研再动手：让AI推荐各环节最佳工具组合
5. 尽快完成端到端自动化工作流：图片生成→可灵视频生成→代码拼接→音频对齐
6. 使用浏览器自动化操作方案实现批量生成
### 2. 项目名称：服务器部署
**问题描述：**
- 服务器已到货但上来就动手装系统，没有先做规划方案和文档
- 缺乏工程化思维，未考虑文档记录和未来维护需求
**解决方案：**
1. 先做服务器框架规划方案（需求文档），再做实施方案
2. 使用ask you the question工具让AI帮助规划，进行40轮问答
3. 参考领导分享的服务器配置相关资料
4. 考虑泛化：单机部署→大型机房规划→运维管理
5. 做好文档工作，为未来自己和他人留下参考
### 3. 项目名称：咨询信息库
**问题描述：**
- 咨询信息库项目核心需求不清晰
- 具体要给所领导什么报告、达成什么目的都未明确
- 目前是"有什么就给什么"的思维，而非从目标出发
**解决方案：**
1. 明确目标：给谁看（所领导/业务部门主任）、看什么、达成什么目的
2. 不要做庞大的全面规划，先做一个最小版本的报告给窦主任看
3. 先做一个点（如技术动态追踪），验证可行性后再扩展
4. 不要纠结于信息源问题，有什么就分析什么
5. 尽快落地一个skill，跑通一次流程，不要停留在纸面
### 4. 项目名称：Vibe Engineering框架
**问题描述：**
- 框架实现细节不完善，有些设计没有真正使用
- 框架选型众多（Cloud官方双代理、Super Power、Continuous Claude等），需要确定使用哪个
**解决方案：**
1. 优先采用Cloud官方的双代理长时间运行方案（简单有效）
2. 结合rough rag做迭代验证
3. 由简入繁，不要上来就加太多功能
4. 研究hooks的使用，这是流程自动化的重要手段
5. 做虚拟验证：先让AI模拟方案可行性，再实际执行
---
## 三、重点工作方法
- **方法 1：先调研后动手原则**
- 做任何事情之前先做调研，不要上来就动手。先调研学习，内化成自己的知识结构之后提出新一轮的问题和目标，让AI再做一次方案，验证方案可行性后再开始操作。
- 适用场景：服务器部署、工具选型、任何新任务开始前
- 关键要点：
- 先做调研完出来之后赶快学习
- 内化成自己的知识结构之后提出新一轮的问题
- 让AI做方案后验证可行性再操作
- 脑子里的东西基本都是过时的，不要按照自己的脑子想到的去做
- **方法 2：工程化文档规范**
- 做事情要有章法，先做规划方案（需求）再做实施方案。服务器部署等工程操作必须有文档记录，既为现在所用，又能为未来所用，还能为别人所用。
- 适用场景：服务器部署、系统开发、任何工程类项目
- 关键要点：
- 先做规划方案（需求），再做实施方案
- 一定要有很好的文档工作
- 既为现在所用，又为未来所用，还为别人所用
- 就像README一样，每个人上来都能快速理解
- **方法 3：Ask You The Question访谈法**
- 使用AI持续提问的方式来完成需求澄清和规划。让AI不断问你问题（约40轮），你听不懂的问题到网上查，查完学习后回答，回答完就形成了很好的部署开发文档。
- 适用场景：需求文档生成、服务器规划、缺乏规划能力时
- 关键要点：
- 让AI持续用问题来帮你澄清需求
- 大概能问40轮问题
- 听不懂的问题到网上查，查完学习后回答
- 问答完毕就形成了很好的开发文档
- **方法 4：提问必须有完整上下文**
- 提出问题时必须提供完整的背景信息和操作路径。别人不知道你怎么来的，就没办法帮你解决问题。清晰的组织你的思路和问题比直接问问题带来巨大的时间节省。
- 适用场景：团队沟通、问题反馈、求助他人
- 关键要点：
- 提问前先整理好背景信息
- 说明你的操作路径（走了什么路走过来的）
- 让别人听懂比你的问题还重要
- 语言组织不好，别人听到的时间都浪费掉了
- **方法 5：泛化思维**
- 做一件事情时一定要想将来它的泛化怎么做，不只做点上的问题解决。把这次做的事情能够推广到更多场景，形成可复用的能力。
- 适用场景：服务器部署、知识图谱、任何技术项目
- 关键要点：
- 不只做点上的问题，要考虑泛化
- 把服务器部署方法泛化到大型机房
- 能力泛化出来才有商业价值
- 花时间解决一个点上的问题是巨大的浪费
- **方法 6：双代理长时间运行架构**
- Claude官方的双代理架构：一个Starter代理负责初始化和规划，一个Builder代理负责逐步推进编码。通过progress.md文件记录完成的工作，利用git历史实现增量扩展。
- 适用场景：长时间自动化开发、Vibe Engineering框架
- 关键要点：
- 前台对话代理+后台任务代理
- 通过progress.md记录工作进度
- 利用git历史实现增量扩展
- 功能裂变：一次只处理一个功能
- **方法 7：账本+Handoff持续工作机制**
- Continuous Cloud框架的核心机制：通过账本（Ledger）记录工作状态和决策，通过Handoff在上下文压缩前保存关键信息。
- 适用场景：跨窗口持续性工作、长时间任务
- 关键要点：
- 账本记录工作状态、关键决策、进度
- Handoff在压缩前保存对话记录
- 支持跨会话的工作连续性
- 自动从日志提取关键信息
- **方法 8：错误回滚学习法**
- 在Claude Code中，当发现错误时先总结错误，然后按两下ESC回到上一个prompt操作点，把错误信息告诉它不要这么操作。这样大量的错误上下文就去掉了，保留有效信息。
- 适用场景：Claude Code使用、AI对话纠错
- 关键要点：
- 发现错误后先总结错误原因
- 按两下ESC回到上一个操作点
- 告诉AI不要这么操作
- 保留有效信息，去掉错误上下文
- **方法 9：信任AI生成结果原则**
- 在自己不具备专业判断能力的领域，要信任AI生成的结果，不要凭主观臆断删除或修改。Gemini在专业领域的理解已经超过大部分人。
- 适用场景：视频生成、图片生成、专业领域判断
- 关键要点：
- 不具备专业判断能力时信任AI
- 你看不懂不代表它错了
- 质疑之前先问"这是什么"
- 没有证据不要轻易否定AI结果
- **方法 10：端到端自动化优先**
- 开发工作流时，先做一个端到端的自动化流程跑通，不要一开始就追求完美和优化。先把流程走通，再做第二期的修改优化。
- 适用场景：视频生成工作流、任何新流程开发
- 关键要点：
- 先做端到端流程跑通
- 不要一开始追求完美
- 先解决能解决的快速解决的问题
- 质量优化无止境，可以后续迭代
- **方法 11：自进化知识图谱架构**
- 设计一个自动化知识图谱系统：通过查询反馈驱动图谱重建，经过多跳找到的路径自动压缩成新边，长期不用的边自动退化，成功多次的边提高权重。
- 适用场景：科研知识图谱、Deep Research智能体
- 关键要点：
- 查询反馈驱动图谱自动重建
- 多跳路径自动压缩成直接边
- 长期不用的边自动退化
- 强化学习模拟进化图谱
- **方法 12：Hooks流程编排**
- 使用Claude Code的Hooks机制进行流程自动化编排。Hooks有六类情况（pre/post tool use等），真正的高手都在用Hooks而不是完全用Skill。
- 适用场景：Claude Code自动化、流程编排
- 关键要点：
- Hooks有六类触发情况
- Skill是知识，Hooks是流程控制
- 高手都在用Hooks做自动化
- 研究每类Hook的使用场景
- **方法 13：测试驱动开发(TDD)**
- 在写代码之前先写测试代码。先编写一个失败的测试，然后按照测试来编写代码，确保代码是可测试的。
- 适用场景：Vibe Engineering框架、质量控制
- 关键要点：
- 先写失败的测试
- 根据测试来写代码
- 产出可测试的代码
- 质量保证内置于流程中
---
**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2026-01-06
**下次会议:** 2026-01-13

239
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/output/Q&A资源库类会议纪要_2026-01-13_第27次周会.md Normal file
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@ -0,0 +1,239 @@
# Q&A资源库类会议纪要 (2026-01-13)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2026-01-13
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、工作问题 Q&A
### 1. 项目名称：会议纪要跟踪系统
**Q: 会议纪要系统为什么会跟丢任务？**
A: 从最近一个月的会议纪要中梳理出十几项被遗漏的任务。主要原因是：
- 会议纪要系统未能从历史纪要中提取未完成任务
- 缺乏系统化的项目管理工具
- 工程管理流程存在漏洞
**解决方案:**
1. 修改会议纪要Skill，将之前工作要点中未完成的任务全部提取出来
2. 尽快建立图形化任务管理界面，用于统计和管理任务
3. 将任务管理系统接入Github或自建版本管理系统，实现问题自动修改和测试
---
### 2. 项目名称：科普视频生成
**Q: 视频生成工作流如何保证质量？**
A: 当前存在问题：流程图不规范、图片生成prompt粗糙、视频生成缺乏精细控制、音频有AI感。
**解决方案:**
1. 核心优化图片生成Prompt，这是决定质量的关键步骤
2. 参考Prompt填空器网站，复刻并改造为视频Prompt生成工具
3. 把图片检查环节提前到视频生成之前，一次性确认所有图片
4. 把检查接口留出来，存储prompt和图片/视频对应关系，给内容创作者修改权限
5. 采用真人声音克隆方案替代阿里云TTS
**Q: 批量生成视频时如何保证顺序正确？**
A: 并行生成视频时，无法保证视频的生成顺序与输入顺序一致。
**解决方案:**
通过提取首帧图片与原始输入图片进行对比匹配，来识别哪个视频对应哪个输入。
---
### 3. 项目名称：问答系统前端
**Q: 前端系统自测存在盲区怎么办？**
A: 从开发、测试到部署均由一人完成，自测可能存在问题。会议演示发现：分辨率适配问题、引用显示不一致、复制内容与显示内容不一致等。
**解决方案:**
1. 先由主开发者进行内部测试，发现并修复问题
2. 协调组内人员协助进行功能测试
3. 使用Github Issue或自建系统管理bug
4. 一周内部测试后交给市场部客户测试
**Q: 后端引用来源不稳定怎么办？**
A: 大模型生成答案时，有些问题返回引用信息，有些问题不返回。
**解决方案:**
优化RAG与大模型之间的Prompt，确保必须返回引用信息。
---
### 4. 项目名称：知识库建设
**Q: 如何快速扩充知识库规模？**
A: 当前知识库仅有102篇报告，规模太小。
**解决方案:**
1. 向市场部获取下载次数最多的500篇报告
2. 从数据库直接获取报告，不需要人工下载
3. 研究并部署Mistral OCR提升文档识别效率
---
### 5. 项目名称：市场部信息库
**Q: 需求目标不明确如何推进？**
A: 市场部信息库需求目标、实现路径尚未明确，需要先搞清楚"到底想要什么"。
**解决方案:**
1. 需求方向调整为：用现有问答系统做分权管理
2. 用户登录后使用独立的向量数据库，开放文件上传接口
3. 使用需求文档Skill让AI辅助生成需求文档，通过启发式诱导方式与非技术人员沟通
---
### 6. 项目名称：新员工培训
**Q: 如何快速系统化整理培训资料？**
A: 培训资料分散在微信群和各种文档中，缺乏系统化整理。
**解决方案:**
1. 使用AI整理微信群转发的培训材料，生成培训文档架构
2. 按专题组织培训内容，区分文字、图片、视频等形式
3. 使用NotebookLM按专题生成培训视频和PPT演讲稿
4. 使用Deep Research按专题生成完整培训材料
---
## 三、重点工作方法
### 方法1：AI原生的自动化问题管理
将测试问题直接拉取到本地或上传到GitHub，利用AI自动修改代码解决问题。测试完成后版本上线前人工检查一遍即可。使用GitHub的@claude功能或Claude Code结合Gemini来自动解决用户反馈的问题，实现自动化的版本管理流程。
- **适用场景：** 软件开发中的Bug修复和版本迭代管理
- **关键要点：**
- 将问题描述规范化后提交到版本管理系统
- 让AI自动生成修复代码
- 人工只做最终审核确认
---
### 方法2：并行多任务AI执行
学会分配注意力，使用Claude Code等工具同时并行处理多件事情。可以同时开多个终端让AI并行执行不同任务，而非一件一件盯着做。
- **适用场景：** 需要同时处理多个独立任务的场景
- **关键要点：**
- 同时开5个终端跑5个版本，顶多消耗token但极大提升效率
- 任务之间相互独立时才能并行
- 最后人工选择最满意的版本
---
### 方法3：Notebook LM批量生成培训视频
将培训材料按专题整理后输入Notebook LM，让其生成带PPT的演讲稿视频。一个专题大约20-30分钟就能讲透。
- **适用场景：** 批量生成培训教程和知识分享视频
- **关键要点：**
- 按专题组织材料，一期一期生成
- 既有文字稿又有视频稿
- 类似网课形式分专题讲解
---
### 方法4：Front设计Skill快速迭代网页
使用Front前端设计Skill，表达对当前页面的不满意之处，让AI重新设计改造。结合Ruff工具一遍一遍修改，可以在2小时内完成一个网站的重构。
- **适用场景：** 网页UI设计和快速原型迭代
- **关键要点：**
- 同时并行跑5个版本，每个版本风格不同
- 表达不满意之处让AI改进
- 最后选择最满意的版本
---
### 方法5：AI协助需求澄清交互
将需求澄清Skill包装成网络可用的交互界面。让非技术人员通过图形界面与AI交互，AI能理解70-80%的需求，专家再补充10-20%即可。
- **适用场景：** 与非技术人员沟通需求、需求文档生成
- **关键要点：**
- 支持上传文件，通过渲染的入口让用户输入信息
- AI给出反馈建议，迭代出满意的需求文档
- 需求文档直接用于开发
---
### 方法6：先学习后执行的三轮迭代法
做项目规划时，先用AI学习相关知识，不要上来就干。学习完之后经过三轮的学习迭代生成一个方案，方案最好跟大家讨论一下确认可行后再往下走。
- **适用场景：** 新项目启动、复杂任务规划
- **关键要点：**
- 先用AI做调研学习
- 三轮迭代生成方案
- 方案讨论确认后再执行
- 避免闷头做完全部返工
---
### 方法7：会议中实时执行的高效工作模式
未来高质量会议的雏形：会议中讨论问题思路时，另一个人同步让AI执行。讨论过程中就完成任务，项目推进极快。
- **适用场景：** 团队会议和项目快速推进
- **关键要点：**
- 一人讨论思路，另一人同步执行
- 现场就完成任务，不再是记录下来再做
- 所有人智慧集中在会议中
---
### 方法8：视频生成质量控制分层法
视频生成的核心控制点分层管理：
1. 图片风格提取和精细化控制先自动化，微调留给人
2. 视频Prompt自动生成后让人修改，因为视频生成成本高
3. 在视频生成之前检查图片内容和位置，一次性检查掉所有问题
- **适用场景：** AI视频生成、内容创作工作流
- **关键要点：**
- 把检查接口留出来
- prompt和图片对应存储展示
- 给内容创作者修改权限
---
### 方法9：提示词填空器模板化
参考提示词填空器网站，将图片生成和视频生成的prompt做成可填空的模板。用户只需要修改关键参数（如主题、风格等），就能生成高质量的prompt。
- **适用场景：** 降低AI内容生成的使用门槛
- **关键要点：**
- 先做图片版再做视频版
- 关键参数可配置
- 模板保证基础质量
---
### 方法10：文本即数据库的管理理念
将文本作为数据库来管理，保留所有文本记录。需要时直接将文本塞给AI处理，可以快速生成Excel表格、统计图表、甚至自动填充数据库。
- **适用场景：** 数据管理和快速数据分析
- **关键要点：**
- 文本是最灵活的数据存储形式
- AI可以直接理解和处理
- 需要结构化时再让AI转换
---
**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2026-01-13

57
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/output/云大所需求相关进度会议纪要_2026-01-06_第26次周会.md
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@ -1,57 +0,0 @@
# 云大所需求相关进度会议纪要 (2026-01-06)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2026-01-06
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、需求项目进展
| 项目名称 | 负责人 | 本周进展 | 存在问题 | 下周计划 | 优先级 |
| -------- | ------ | -------- | -------- | -------- | ------ |
| Gartner报告解读转写系统 | 闫旭隆 | 等待专家反馈中，图片修改工作暂未进行，计划等全部反馈汇总后一起修改 | 专家反馈尚未完成 | 等待专家反馈后汇总修改图片生成相关内容 | P1 |
| 数字人项目 | 郝倩玉 | 仍在可行性调研中，本周主要精力在咨询信息库项目 | 调研未完成就需要尽快落地skill | 抓紧时间把调研完成并做出实际可用的skill | P0 |
---
## 三、问题与风险
### Gartner报告解读转写系统
**问题描述：** 专家反馈尚未完成，图片修改工作暂时搁置
**解决方案：** 等待全部反馈汇总后一起修改
**责任人：** 闫旭隆
**截止时间：** 待定
---
### 数字人项目
**问题描述：** 调研工作推进缓慢，主要精力被咨询信息库项目占用
**解决方案：**
1. 抓紧时间把数字人技术调研完成并做出实际可用的skill
2. 不能一直停留在需求调研层面
**责任人：** 郝倩玉
**截止时间：** 2026-01-13
---
## 四、下周重点
1. 🔴 数字人视频生成技术调研完成并落地skill（郝倩玉）
2. Gartner报告图片生成优化（等待专家反馈）
---
**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2026-01-06
**下次会议:** 2026-01-13

92
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/output/云大所需求相关进度会议纪要_2026-01-13_第27次周会.md Normal file
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@ -0,0 +1,92 @@
# 云大所需求相关进度会议纪要 (2026-01-13)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2026-01-13
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、需求项目进展
| 项目名称 | 负责人 | 本周进展 | 存在问题 | 下周计划 | 优先级 |
| -------- | ------ | -------- | -------- | -------- | ------ |
| 数字人项目 | 郝倩玉 | 技术可行性方案调研初步完成，之前方案已推翻重新调研 | 国内平台数字人动作僵化，容易产生恐怖谷效应 | 在江争达半自动化流程基础上优化为自动化，生成30秒-1分钟样例视频 | P0 |
| Gartner 报告解读转写系统 | 闫旭隆 | 昨天收到完整反馈，准备做文字调整 | 反馈指出图片没有出处（实际是AI生成原创图）、长信息图文字消除不彻底 | 向客户说明图片是AI原创生成，调整报告文字风格 | P1 |
| 运营商信息精准爬取系统 | 郝倩玉 | 市场部信息库需求方向调整，从部门级改为个人级 | 需求目标不明确，窦主任也说不清具体要什么 | 需求方向调整为用现有问答系统做分权管理，调研open-notebook等开源方案 | P1 |
| 云大阁新报告自动推送 | 江争达、闫旭隆 | 问答系统前端基本功能已完成，知识库现有102篇报告 | 知识库规模不足，需要扩充到500篇；后端引用返回不稳定 | 向市场部获取下载量最多的500篇报告，部署Mistral OCR提升文档识别效率 | P0 |
---
## 三、问题与风险
### 问题1：数字人项目技术路径选择
**问题描述：** 国内平台数字人动作僵化，容易产生恐怖谷效应，需要重新选择技术方案。
**解决方案：**
1. 先查看江争达之前的测试报告和视频
2. 在已有半自动化流程基础上优化为自动化
3. 学习浏览器自动化操作实现全流程自动化
4. 如有紧急需求可先用半自动化流程手动制作
**责任人：** 郝倩玉
**截止时间：** 2026-01-20
---
### 问题2：运营商信息精准爬取系统需求不明确
**问题描述：** 市场部信息库建设的目标、实现路径尚未明确。当前无法推进开发工作，需要先搞清楚"到底想要什么"。
**解决方案：**
1. 需求方向调整为：用现有问答系统做分权管理
2. 个人上传文档后自动处理成向量数据库
3. 调研Open NotebookLM、Obsidian Skill等开源方案
4. 前端复用现有系统，后端独立数据库
**责任人：** 郝倩玉
**截止时间：** 2026-01-20
---
### 问题3：云大阁知识库规模不足
**问题描述：** 当前知识库仅有102篇报告，规模太小，无法支持内测。
**解决方案：**
1. 向市场部获取下载次数最多的500篇报告
2. 可从数据库直接获取报告，不需要人工下载
3. 部署Mistral OCR提升文档识别效率
**责任人：** 江争达、闫旭隆
**截止时间：** 2026-01-20
---
## 四、下周重点
1. 🔴 **数字人项目**：郝倩玉在江争达调研基础上生成30秒-1分钟数字人视频样例（P0）
2. 🔴 **云大阁新报告自动推送**：扩充知识库至500篇，完成问答系统内部测试后交给市场部测试（P0）
3. **Gartner报告解读转写系统**：闫旭隆根据反馈调整报告文字风格（P1）
4. **运营商信息精准爬取系统**：郝倩玉调研个人知识库开源方案，明确需求方向（P1）
---
## 五、备注
本次会议未涉及以下市场部需求项目：
- 投标商务应答自动生成系统
- 客户风险推送自动化系统
- 邮件自动处理转发系统
- 证书信息提取系统
---
**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2026-01-13
**下次会议:** 2026-01-20

294
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/output/工程类会议纪要_2026-01-13_第27次周会.md Normal file
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@ -0,0 +1,294 @@
# 工程类会议纪要 (2026-01-13)
## 一、会议信息
- **会议时间:** 2026-01-13
- **参会人员:** 连云波(主持)、闫旭隆、江争达、郝倩玉
- **记录整理:** Claude
---
## 二、工作内容
### 1. 重点项目进展情况汇总
| 项目名称 | 原负责人 | 原截止时间 | 项目进展情况 |
| -------- | -------- | ---------- | ------------ |
| 科普视频生成端到端自动化流程 | 江争达 | 2026-01-13 | 已完成端到端自动化工作流原型，包括：文案输入→分镜脚本生成→图片生成→去水印→视频生成→语音生成→视频拼接+字幕。60秒视频约30分钟完成。存在问题：流程图不规范（箭头缺失、逻辑不清）、图片生成prompt过于粗糙、视频生成prompt缺乏精细控制、音频有明显AI感。**解决方案：** 1）重新规范绘制流程图；2）核心优化图片生成prompt；3）参考prompt填空器网站做生成工具；4）把图片检查提前到视频生成之前；5）考虑用真人声音替代阿里云TTS；6）争取一周内完成优化 |
| 问答系统前端测试 | 江争达 | 2026-01-13 | 前端基本功能已完成，包括主页、对话、搜索、下载、引用展示、历史记录、敏感词过滤、设置等功能。存在问题：分辨率适配问题、引用来源有时不返回、后端prompt优化不足、复制功能所见非所得、苹果设备未测试。**解决方案：** 1）修复分辨率适配；2）优化后端prompt确保引用稳定返回；3）本周内部测试，下周给市场部测试；4）增加500篇报告到知识库；5）使用Github Issue管理bug |
| 梳理最近一个月的会议纪要 | 闫旭隆、江争达 | 2026-01-13 | 已完成梳理，发现遗漏任务约十几项，暴露出会议纪要系统存在问题。存在问题：会议纪要生成过程导致任务跟丢、缺乏系统化项目管理工具、工程管理有明显漏洞。**解决方案：** 1）改进会议纪要skill，从历史纪要提取未完成任务；2）建立图形化项目管理界面跟踪任务；3）给丁康一周时间完成任务管理系统 |
| Vibe Engineering框架研究与搭建 | 闫旭隆 | 2026-01-13 | 已完成多个开源项目的详细研究，包括superpower、planning-with-files、continuous-cloud、claude-quickstarts双代理架构、ralph-wiggum等，整理了横向对比文档。存在问题：需要确定如何融合这些框架的优点。**解决方案：** 分三步递进测试：1）先用superpower原生测试；2）加入外部状态记录的触发机制；3）采用双代理架构融合superpower方法论 |
| 知识图谱相关调研 | 闫旭隆 | 2026-01-13 | 已精读iKragh论文1.5天，深入理解其知识图谱构建过程：30模型集成的命名实体识别、单句/多句关系抽取、置信度计算、新颖性判断、方向预测等机制。存在问题：BERT等小模型可能已过时、穷举遍历式推理效率不高。**解决方案：** 1）调研基于BioRed训练的更好模型；2）评估iKragh开源数据可用性；3）考虑用大模型优化推理算法 |
| 客户信息库分析系统需求文档撰写 | 郝倩玉 | 2026-01-13 | 所领导分析报告需求文档已完成80%；市场部信息库需求方向有重大调整，从部门级改为个人级。存在问题：市场部需求目标不明确、个人知识库与信息推送混淆、众口难调。**解决方案：** 1）所领导报告按原计划出三版模板确认；2）市场部方案调整为用现有问答系统做分权管理；3）调研open-notebook、obsidian-skill等方案 |
| Gartner报告图片生成优化 | 闫旭隆 | 2026-01-06 | 昨天收到完整反馈，准备做文字调整。存在问题：反馈指出图片没有出处（实际是AI生成的原创图）、长信息图文字消除不彻底。**解决方案：** 1）向客户说明图片是AI原创生成；2）长信息图采用分段提取方式处理 |
| 数字人视频生成多模态工作流方案 | 郝倩玉 | 2026-01-13 | 技术可行性方案调研初步完成，之前方案已推翻重新调研。存在问题：国内平台数字人动作僵化，容易产生恐怖谷效应。**解决方案：** 1）先看江争达之前的测试报告和视频；2）在已有半自动化流程基础上优化为自动化；3）学习浏览器自动化操作 |
| 铭凡服务器部署方案设计 | 江争达 | 2026-01-13 | 服务器硬件已到位（2T硬盘），需要进行环境配置和部署。**解决方案：** 1）部署Mistral OCR提升文档识别效率；2）配置VPN支持浏览器自动化操作；3）云大阁数据库需要本地备份 |
### 2. 重点项目问题及解决方案
#### 问题1: 会议纪要跟踪任务丢失问题
**问题描述:**
会议纪要系统在跟踪过程中存在任务丢失的情况，从最近一个月的会议纪要中梳理出十几项被遗漏的任务。这反映出工程管理上存在明显漏洞，需要建立任务管理系统来避免"老熊掰玉米"式的工作方式。
**解决方案:**
1. 修改会议纪要系统，将之前工作要点中未完成的任务全部提取出来，保证项目不被跟丢
2. 尽快建立图形化任务管理界面，用于统计和管理任务
3. 将任务管理系统接入Github或自建版本管理系统，实现问题自动修改和测试
4. 给丁康设定周五截止时间完成日报驱动管理任务，否则自己接手
**责任人:** 江争达、闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-20
#### 问题2: 科普视频生成流程图和Prompt质量问题
**问题描述:**
1. 视频生成工作流流程图存在严重问题：没有箭头指向、风格提取模块与主流程关系不清、数据流向不明确
2. 图片生成的Prompt过于粗糙，缺乏精细化控制，导致输出质量不稳定
3. 视频生成Prompt几乎没有控制，全靠AI自由发挥
4. 音频用阿里云API生成，有明显AI感
**解决方案:**
1. 重新绘制流程图，添加箭头指向，明确数据流
2. 将风格提取作为旁路输入而非独立阶段
3. 核心优化图片生成Prompt，这是决定质量的关键步骤
4. 参考Prompt填空器网站，复刻并改造为视频Prompt生成工具
5. 把检查接口留出来，存储prompt和图片/视频对应关系
6. 考虑用真人声音克隆或下载真人声音替代阿里云TTS
**责任人:** 江争达
**截止时间:** 2026-01-20
#### 问题3: 前端问答系统测试问题
**问题描述:**
前端问答系统从开发、测试到部署均由一人完成，自测存在盲区。会议演示发现多个问题：不同分辨率适配问题、引用显示不一致、复制内容与显示内容不一致、下载功能在某些浏览器不可用等。
**解决方案:**
1. 先由江争达为主进行内部测试，发现并修复问题
2. 协调闫旭隆等组内人员协助进行功能测试
3. 一周内完成内部测试后，交给市场部同事进行用户测试
4. 如市场部不测试，两周后直接给用户小规模内测
5. 修复分辨率适配、引用显示、文本复制等具体问题
6. 使用Github Issue或自建系统管理bug
**责任人:** 江争达、闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-20
#### 问题4: 知识库规模不足
**问题描述:**
当前知识库仅有102篇报告，规模太小，需要扩充到500篇以支持内测。
**解决方案:**
1. 向市场部获取下载次数最多的500篇报告
2. 研究并部署Mistral OCR或其他OCR工具处理PDF文件
3. 可从数据库直接获取报告，不需要人工下载
**责任人:** 江争达、闫旭隆
**截止时间:** 2026-01-20
#### 问题5: 市场部信息库需求目标不明确
**问题描述:**
市场部信息库（运营商信息系统）建设的目标、实现路径尚未明确。当前无法推进开发工作，需要先搞清楚"到底想要什么"。
**解决方案:**
1. 将需求整理工作交给郝倩玉跟进
2. 使用需求文档Skill让AI辅助生成需求文档，通过启发式诱导方式与非技术人员沟通
3. 需求方向调整为：用现有问答系统做分权管理，个人上传文档后自动处理成向量数据库
**责任人:** 郝倩玉
**截止时间:** 2026-01-20
#### 问题6: 新员工培训资料未系统化
**问题描述:**
团队即将有新员工加入，但培训资料分散在微信群和各种文档中，缺乏系统化整理和组织架构。
**解决方案:**
1. 使用AI整理微信群转发的培训材料，生成培训文档架构
2. 按专题组织培训内容，区分文字、图片、视频等形式
3. 使用NotebookLM按专题生成培训视频和PPT演讲稿
4. 争取一周内完成培训资料整理
**责任人:** 江争达
**截止时间:** 2026-01-20
### 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 |
| -------- | ------ | ------------ | ------ | -------- |
| 🔴 知识问答系统前端测试及优化 | 江争达 | 修复分辨率适配、下载功能兼容性问题，完成内部测试后出测试报告。今天改掉会上提的几个问题后直接上线 | P0 | 2026-01-13 |
| 🔴 科普视频生成自动化流程优化 | 江争达 | 优化图片风格提取prompt；优化分镜prompt质量控制；把检查接口留出来存储prompt和图片/视频对应关系；做提示词填空器的前端页面原型 | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 安定医院临界慢化研究需求对接 | 闫旭隆 | 明天与吕楠老师碰需求，整理需求后与大模型做一轮交流调整 | P0 | 2026-01-14 |
| 🔴 Vibe Engineering开发框架融合方案 | 闫旭隆 | 三步递进测试：1）直接用Superpower测试；2）加入触发机制和外部状态文件；3）用双代理架构拆分Superpower | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 铭凡服务器部署与VPN配置 | 江争达 | 服务器部署支持后端网页操作、浏览器自动化调用；配置VPN支持外网访问；部署Mistral OCR | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 云大阁知识库扩充至500篇 | 江争达、闫旭隆 | 联系媛媛获取下载量最多的500篇报告，扩充知识库 | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 培训知识库架构整理 | 江争达 | 用AI整理微信群9月以后的培训材料，生成培训文档架构。用NotebookLM生成分专题培训视频和PPT演讲稿 | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 Plugin系统化管理平台开发 | 江争达 | 建立Plugin（含agents、hooks、commands、skills）的系统化管理平台，实现文件分门别类管理 | P0 | 2026-01-27 |
| 🔴 数字人视频生成方案与自动化 | 郝倩玉 | 在江争达调研基础上，结合之前测试视频，生成30秒-1分钟数字人视频样例。学习浏览器自动化操作 | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 所领导分析报告模板确认 | 郝倩玉 | 完成所领导分析报告生成的三个版本输出模板确认 | P0 | 2026-01-20 |
| 🔴 日报驱动管理Skill开发 | 丁康 | 完成日报驱动管理的Skill开发（周五前未完成则由团队接手） | P0 | 2026-01-17 |
| 🔴 会议纪要Skill优化-读取历史纪要 | 江争达、闫旭隆 | 修改会议纪要Skill，能够读取之前的会议纪要，保证任务不跟丢 | P0 | 2026-01-20 |
| iKragh知识图谱开源验证与应用 | 闫旭隆 | 验证iKragh论文成果可用度，调研基于BioRED训练的更好模型 | P1 | 2026-01-20 |
| Gartner报告转写文字风格调整 | 闫旭隆 | 根据袁姐反馈调整报告文字 | P1 | 2026-01-20 |
| 个人知识库开源方案调研 | 郝倩玉 | 调研Open NotebookLM、Obsidian Skill、Cloud Skill三种个人知识库方案 | P1 | 2026-01-20 |
| 前端开发经验总结Skill编写 | 江争达 | 将前端开发流程总结成skill，实现工作泛化复用 | P1 | 2026-01-27 |
| 云大阁数据库本地备份 | 江争达 | 将云大阁数据库复制到本地服务器做备份，建立API同步更新机制 | P1 | 2026-01-27 |
| 问答系统个人知识库分权功能 | 江争达 | 为市场部做个人知识库功能：前端不变，后端分离独立数据库，增加权限分离系统 | P1 | 2026-01-27 |
| A2UI需求Skill测试与交付 | 江争达 | 需求Skill用A2UI包装后生成动态渲染web页面给非技术人员使用 | P1 | 2026-01-27 |
| Auto Schema与iKragh论文对比文档 | 江争达 | 用大模型做两篇论文的详细对比，整合测试结果生成完整文档 | P1 | 2026-01-27 |
| NotebookLM去水印工具开发 | 江争达 | 参照柬埔寨去水印程序，修改用于去除NotebookLM视频边角水印 | P2 | 2026-01-27 |
### 4. 组内成员工作进展
#### 闫旭隆
**上周完成:**
- ✅ Vibe Engineering学习：完成claude-quickstarts+juno-code+planning-with-files+superpowers+ralph-wiggum等多个项目理解与横向对比
- ✅ 基于Claude Code的类Kosmos的研究智能体系统编排思考：精读iKragh论文，理解其知识图谱构建过程、结构、推理算法
- ✅ 基于Claude Code的智能问答系统重构规划：设计主窗口——Sub-agent——Skill三层架构的重构规划
**进行中:**
- 🔄 Gartner报告转写-图片生成与文字细节优化：昨天收到完整反馈，准备做文字调整
**收到的反馈/学习建议:**
- **表扬:** 对Vibe Engineering多个开源项目的深入研究和横向对比分析工作得到认可，项目理解skill也被认为有逻辑性
- **建议:** Vibe Engineering项目研究应采用三阶段递进测试方案：第一阶段用super power原版测试小项目；第二阶段把触发机制加到super power的agent里；第三阶段用双代理架构把super power切开分到initial和coding两个阶段
- **建议:** 对于知识图谱（iKragh）研究，需要验证其真实可用度和可信度，评估论文假设后来被验证了多少，然后判断是否可以直接使用其开源成果
- **建议:** 知识图谱如果要增量更新，可以考虑用大模型先做收敛判断哪些有可能的药物，再做遍历，而不是穷举遍历
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜安定医院临界慢化研究需求对接（明天与吕楠老师碰需求）
- [ ] 🔴 P0｜Vibe Engineering开发框架融合方案（三步递进测试）
- [ ] 🔴 P0｜云大阁知识库扩充至500篇（配合江争达）
- [ ] 🔴 P0｜会议纪要Skill优化（配合江争达）
- [ ] P1｜iKragh知识图谱开源验证与应用
- [ ] P1｜Gartner报告转写文字风格调整
#### 江争达
**上周完成:**
- ✅ 梳理最近一个月的会议纪要：发现遗漏任务十几项
- ✅ 问答系统前端测试：完成主页、对话、搜索、下载、引用展示、历史记录、敏感词过滤、设置等功能
- ✅ 科普视频生成端到端自动化流程：完成端到端工作流原型，60秒视频约30分钟完成
**进行中:**
- 🔄 科普视频生成自动化流程优化：需要优化流程图、prompt质量
- 🔄 问答系统前端测试：需要修复分辨率适配等问题
**收到的反馈/学习建议:**
- **表扬:** 问答系统前端工作总体做得不错，基本点都覆盖了，比之前有进步
- **批评:** 会议纪要任务跟丢问题严重，工程管理存在明显漏洞，暴露了十几项遗漏任务
- **批评:** 流程图绘制水平差，没有箭头，逻辑不清晰，反映思考能力不足
- **批评:** 工作不够精益求精，只看结果不看过程，核心prompt优化投入精力少
- **批评:** 脑子懒，在每一步重要的地方不动脑子，追求快而不是追求优
- **建议:** 学会高效使用AI工具，可以并行十件事情
- **建议:** 项目工作要先学习后执行，经过三轮学习后生成方案，方案要跟大家讨论
- **建议:** 前端测试要组织他人参与，用GitHub的issue管理或自己搞版本管理系统
- **建议:** 视频生成工作要优化prompt控制，把修改权利给内容创作者
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜知识问答系统前端测试及优化（今天改完上线）
- [ ] 🔴 P0｜科普视频生成自动化流程优化
- [ ] 🔴 P0｜铭凡服务器部署与VPN配置
- [ ] 🔴 P0｜云大阁知识库扩充至500篇
- [ ] 🔴 P0｜培训知识库架构整理
- [ ] 🔴 P0｜Plugin系统化管理平台开发
- [ ] 🔴 P0｜会议纪要Skill优化
- [ ] P1｜前端开发经验总结Skill编写
- [ ] P1｜云大阁数据库本地备份
- [ ] P1｜问答系统个人知识库分权功能
- [ ] P1｜A2UI需求Skill测试与交付
#### 郝倩玉
**上周完成:**
- ✅ 所领导分析报告生成+市场部信息库需求对接：需求文档已完成80%
- ✅ 数字人视频生成多模态工作流调研：技术可行性方案调研初步完成
- ✅ 参加需求相关会议：参与市场部信息库需求沟通会议、科普视频制作沟通会议
**进行中:**
- 🔄 市场部信息库需求：方向调整为个人知识库，需求目标待明确
**收到的反馈/学习建议:**
- **建议:** 市场部信息库需求目标不明确，需要先搞清楚"到底想要什么"——是为了个人工作效率提高，还是增加客户粘性，还是推广产品
- **建议:** 所领导分析报告生成工作方向正确，需要按流程：先做调研，然后出几版生成方案供选择
- **建议:** 数字人视频调研工作：需要先看江争达之前的测试视频和流程，在此基础上生成自己认为最优的版本，形成从半自动化到自动化的流程
- **建议:** 可以参与需求澄清Skill和AI UI相关的前端开发工作
**下周任务:**
- [ ] 🔴 P0｜数字人视频生成方案与自动化（生成30秒-1分钟样例）
- [ ] 🔴 P0｜所领导分析报告模板确认（三版模板）
- [ ] P1｜个人知识库开源方案调研（Open NotebookLM、Obsidian Skill、Cloud Skill）
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## 三、会议总结
**核心议题:** 问答系统前端测试与优化、科普视频生成自动化流程优化、会议纪要任务跟踪系统改进、Vibe Engineering框架融合、培训知识库建设
**关键决策:**
1. **丁康任务管理系统开发给予最后期限**：周五前做不出来由团队自己接手
2. **Plugin开发规范及Skill管理需在两周内完成系统化框架**：包含agents、hooks、commands、skills等分门别类管理
3. **Dify框架作为技术储备保留，主路径继续用Claude Code/Claude Agent SDK**
4. **问答系统前端测试由组内先测一周，之后交给市场部内部客户测试**
5. **知识库需要扩充到500篇**：优先选择下载量最多的报告
6. **使用Mistral OCR替代现有OCR方案**：识别效率高，表格识别可达百分百
7. **云大阁页面将重新设计**：使用Front设计skill和Ruff进行迭代优化
8. **需求文档Skill第一使用人确定为小彤（合规相关）**：用于合规提醒工具开发
9. **培训知识库整理争取一周搞定**：采用NotebookLM生成分专题培训视频
10. **科普视频自动化工作流优化方向**：图片/视频prompt精细化控制要自动化，检查接口留给人工微调
11. **视频生成的音频采用真人声音克隆方案**：阿里云默认音库AI感太重
12. **任务管理可视化界面**：用Claude生成图形化界面，包含全量统计和个人统计两种页面
13. **GitHub问题管理流程**：将测试问题拉取到本地，用Claude Code自动修改，实现AI原生自动化管理
14. **A2UI需求Skill简单测试后交出**：用于渲染需求文档交互界面给非技术人员使用
**下周工作重点:**
1. 🔴 知识问答系统前端测试及优化，今天改完上线（江争达）
2. 🔴 科普视频生成自动化流程优化，重点优化prompt质量（江争达）
3. 🔴 安定医院临界慢化研究需求对接（闫旭隆）
4. 🔴 Vibe Engineering开发框架融合方案（闫旭隆）
5. 🔴 云大阁知识库扩充至500篇（江争达、闫旭隆）
6. 🔴 培训知识库架构整理（江争达）
7. 🔴 数字人视频生成方案与自动化（郝倩玉）
8. 🔴 Plugin系统化管理平台开发（江争达）
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**纪要整理人:** Claude
**纪要时间:** 2026-01-13
**下次会议:** 2026-01-20

79
.claude/skills/meeting-minutes-generator-v1/skill.md
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@ -56,6 +56,14 @@ Phase 2: 工程类会议纪要生成（仅处理 engineering_projects）
Phase 3: 工程类纪要输出
└─ 组装所有章节并写入文件
Phase 3.5: 工程类会议纪要校验修正（新增）
├─ 3.5.1 调用 meeting_minutes_corrector Agent
│ ├─ 读取周报构建"标准名词库"
│ ├─ 任务延续性检查：上周未完成任务 → 自动补全到本周
│ └─ 名词修正：以周报为准，修正语音转写错误（发音相似性判断）
├─ 3.5.2 处理校验结果（人名警告需用户确认）
└─ 3.5.3 向用户展示校验结果
Phase 4: 学习研究类会议纪要生成（仅当 learning_projects 非空时执行）
├─ 4.1 提取学习研究内容（调用 transcript_searcher）
├─ 4.2 整合生成纪要（主窗口）
@ -608,6 +616,77 @@ Phase 6: 云大所需求相关进度会议纪要生成（二次提取，在 Phas
---
## Phase 3.5: 工程类会议纪要校验修正
> ⚠️ **在工程类会议纪要写入文件后立即执行**，确保任务不跟丢、修正语音转写错误
### 步骤 3.5.1: 调用校验修正 Agent
使用 Task 工具调用 `meeting_minutes_corrector`：
```
subagent_type: "meeting_minutes_corrector"
description: "校验并修正工程类会议纪要"
prompt: |
请对刚生成的工程类会议纪要进行校验和修正：
1. 任务延续性检查：确保上周安排但未完成的任务延续到本周"下周工作安排"
2. 名词准确性检查：以周报为标准，修正语音转写导致的同音/近音错误
3. 人员名称校验：检查负责人是否与周报成员匹配
本周会议纪要路径：{刚写入的文件路径}
```
**Agent 职责**：
- 读取成员周报，构建"标准名词库"
- 读取上周会议纪要，提取"下周工作安排"任务列表
- 读取本周会议纪要，检查任务延续性和名词准确性
- 自动补全缺失任务、修正名词错误
- 返回修正报告
### 步骤 3.5.2: 处理校验结果
**接收 Agent 返回的修正报告，检查校验状态**：
| 状态 | 处理方式 |
|------|----------|
| 通过 ✅ | 直接继续 Phase 4 |
| 已修正 🔄 | Agent 已自动修正并保存，继续 Phase 4 |
| 有警告 ⚠️ | 向用户展示警告信息（如人名可能错误），询问是否需要人工确认 |
**如有人员名称警告**：
使用 AskUserQuestion 向用户确认：
```
question: "发现可能的人名错误，是否需要修正？"
options:
- label: "修正为 {正确名}"
description: "将 '{疑似错误名}' 修正为 '{正确名}'"
- label: "保持原样"
description: "不修改，'{疑似错误名}' 是正确的"
```
用户确认后，如需修正则使用 Edit 工具修改会议纪要文件。
### 步骤 3.5.3: 向用户展示校验结果
向用户简要汇报：
```markdown
✅ 工程类会议纪要校验完成
**任务延续性**：
- 补全了 {N} 个缺失任务：{任务列表}
**名词修正**：
- 修正了 {M} 处名词错误：{修正示例}
修正后文件已保存。
```
---
## Phase 4: 学习研究类会议纪要生成
> ⚠️ **仅当 `learning_projects` 非空时执行本阶段**

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