高质量会议纪要需优化录音质量、精准提示词、插入节点标记、双模型校验及规则化后处理：一至五步分别对应输入基础、指令控制、结构强化、误差规避与格式标准化。
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如果您使用AI工具生成会议纪要和待办事项，但输出内容混乱、遗漏关键任务或时间信息不准确，则可能是由于语音识别错误、上下文理解偏差或指令提示不明确。以下是实现高质量输出的多种操作路径：
清晰、低噪、单人主导的音频是AI准确提取信息的基础。背景杂音、多人重叠发言、语速过快均会导致转录失真，进而影响纪要结构与待办识别精度。
1、会议前测试麦克风灵敏度，确保拾音距离控制在50厘米以内。
2、关闭空调、风扇等持续性环境噪音源。
3、要求参会者依次发言，避免两人同时讲话超过2秒。
4、使用支持降噪功能的录音设备，如Zoom H1n或手机自带“语音备忘录”专业模式。
AI模型依赖提示词（prompt）明确任务边界与格式偏好。模糊指令易导致自由发挥式输出，而非结构化纪要与可执行待办。
1、在输入框中粘贴转录文本后，追加指令：“请严格按以下格式输出：【会议主题】+【时间】+【出席人】+【决议事项】（每项以‘●’开头）+【待办事项】（含负责人、截止日、交付物，每项以‘○’开头）。”
2、若使用ChatGPT类工具，前置声明角色：“你是一名资深行政助理，专注产出符合ISO 9001会议管理标准的纪要文档。”
3、对关键字段添加强制约束：“所有待办事项必须包含‘负责人’字段，不可出现‘相关人员’‘团队’等模糊指代；截止日必须写成‘YYYY-MM-DD’格式。”
AI对长文本的注意力存在衰减，尤其在60分钟以上会议中易丢失后期决策点。人工插入结构锚点可显著提升模型对决议与行动项的定位能力。
1、在原始转录稿中，于每项结论产生时手动插入标记：“[决议点]张伟确认UI改版方案于2024-09-20提交。”
2、在分配任务处添加：“[待办锚]李娜负责整理用户反馈清单，2024-09-15前邮件同步全体。”
3、将全文按议程分段，每段标题用“【议题：XXX】”包裹，例如：“【议题：Q3市场预算审批】”。
单一AI模型存在固有偏差，通过不同架构模型（如ASR语音模型+LLM文本模型）协同处理，可降低误判率并补全缺失要素。
1、先用Whisper本地模型生成高精度转录稿，导出为TXT文件。
2、将TXT导入Claude 3，指令为：“逐句扫描文本，标出所有含‘需’‘应’‘务必’‘下周’‘周五前’‘由XX负责’字样的句子，并归类为待办事项。”
3、另开窗口使用Google Docs语音输入实时生成第二份转录，与Whisper结果比对差异句段，人工修正后作为最终输入源。
AI输出常含冗余描述、口语填充词或非标准日期格式，通过轻量级正则替换与字段提取脚本，可批量清洗并标准化待办条目。
1、复制AI输出至VS Code，安装“Regex Previewer”插件。
2、执行替换：搜索“（.*?）\s*：\s*”→ 替换为“【$1】：”，统一责任字段标识。
3、运行Python脚本片段：import re; print(re.findall(r'○.*?(\d{4}-\d{2}-\d{2}).*?负责人：(.*?)，', text))，直接提取全部带日期与负责人的待办元组。
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