Meeting Quality Scorer

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根据会议记录客观评分,评估决策清晰度、时间效率和参与均衡度,输出 Markdown 报告。

QQQ 快速启动

功能概述

QQQ 快速启动是一项面向实际任务的技能,主要用于选择 LLM 后端 环境变量 : 1. 或创建 ~/. config/ meeting- 质谱器/ config. yaml;三个维度 : 1: 度。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

meeting-quality-scorer

基于会议转录文本评估会议质量。

快速开始

pip install -r requirements.txt

# 评估一份会议转录文本
python scripts/score_meeting.py --input meeting.txt

# 或指定自定义输出路径
python scripts/score_meeting.py --input meeting.txt --out-md my-report.md --out-html my-report.html

配置

通过环境变量设置 LLM 后端:

export MQS_BASE_URL=http://localhost:11434/v1  # Ollama
export MQS_API_KEY=ollama
export MQS_MODEL=qwen2.5:72b

或创建配置文件 ~/.config/meeting-quality-scorer/config.yaml:

base_url: https://api.openai.com/v1
api_key: sk-...
model: gpt-4o-mini

三个评估维度

维度 权重 评分方式
决议明确度 40% 由 LLM 识别议题、决策及负责人
时间效率 30% 由 LLM 识别偏离主题或冗余内容的片段
参与均衡度 30% 基于各发言人词数计算基尼系数(Gini coefficient)

若输入文本中无发言人标签 → 参与均衡度维度将被跳过,权重重新分配为 60%/40%(即决议明确度占 60%,时间效率占 40%)。

隐私说明

会议转录文本仅发送至您配置的 LLM 接口,不采集任何遥测数据(no telemetry)。

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