---
name: meeting-report
description: Generates meeting reports from audio recordings using local Whisper ASR
version: 1.0.0
metadata:
  openclaw:
    requires:
      env:
        - WHISPER_URL
        - WHISPER_API_KEY
        - HOTWORDS_PATH
      bins:
        - ffmpeg
        - ffprobe
        - pandoc
        - python3
        - xelatex
    primaryEnv: WHISPER_API_KEY
    emoji: "📝"
    os:
      - linux
      - darwin
---

# Meeting Report Skill

## Описание / Description
Этот навык транскрибирует аудиозаписи совещаний с помощью локально развёрнутого Whisper ASR, объединяет транскрипции из нескольких источников и создаёт структурированный отчёт о встрече в форматах Markdown и PDF.

## Триггеры / Triggers
- "meeting report", "generate report", "transcribe meeting", "audio report", "отчёт о встрече", "сформируй отчёт", "расшифруй запись"

## Инструкции / Instructions

### 1. Подготовка окружения / Environment setup
Убедитесь, что установлены требуемые переменные окружения:
- `WHISPER_URL` – URL локального Whisper сервера (например, `http://localhost:8000`)
- `WHISPER_API_KEY` – API ключ для доступа к Whisper серверу (Bearer токен)

### 2. Запуск генерации отчёта / Generate a report
```bash
bash scripts/generate_report.sh <meeting-date-dir>
```

Пример:

```bash
bash scripts/generate_report.sh 2026-04-29
```
Ожидаемая структура:

text
2026-04-29/
├── *.WAV               # исходные аудиофайлы (Saramonic, Zoom H2n)
├── transcription/      # создаётся автоматически
├── merged.json         # объединённые сегменты
├── merged_plain.txt    # сплошной текст для LLM
└── report.pdf          # финальный отчёт
3. Что делает generate_report.sh
Обнаруживает источники – Saramonic (*.WAV), Zoom H2n (SR*XY.WAV, SR*MS.WAV)

Конвертирует в MP3 и транскрибирует через Whisper (с поддержкой hotwords)

Объединяет транскрипции из нескольких источников (основной + аудитория)

Конвертирует готовый report.md в PDF с помощью pandoc и xelatex

4. Ручное использование скриптов / Manual script usage
Транскрипция одного файла:

bash
bash scripts/transcribe.sh <meeting_dir> <audio.WAV> <output_name>
Объединение двух JSON транскрипций:

bash
python3 scripts/merge_transcriptions.py <primary.json> <secondary.json> <output_dir>
Конкатенация WAV в MP3:

bash
bash scripts/concat_wav.sh <output.mp3> <input1.WAV> <input2.WAV> ...
Чанковое транскрибирование (очень длинные записи):

bash
bash scripts/transcribe_chunked.sh <input.mp3> <output_name> <output_dir>
5. Горячие слова / Hotwords
Файл hotwords.txt содержит термины, организацию, имена и аббревиатуры, повышающие точность распознавания. Переопределяется через переменную HOTWORKS_PATH.

## 6. Инструкции для агента по формированию отчёта / Agent instructions for report generation

После того как скрипт `generate_report.sh` завершил транскрипцию и объединение источников, агент **обязан** самостоятельно создать файл `report.md` в директории встречи.

### Требования к отчёту `report.md`

- **Содержание**: детальное, информативное описание хода встречи, включая:
  - обсуждавшиеся темы и вопросы,
  - принятые решения и договорённости,
  - ход встречи
  - назначенные задачи и ответственных,
  - ключевые выводы и следующие шаги.
- **Стиль**: корпоративный, деловой, соответствующий IT‑компании (чётко, по делу, без разговорной речи).
- **Формат**: Markdown с заголовками, списками, выделением важного.
- **Запрещено**: прямые цитаты из транскрипции. Пересказывайте содержание своими словами, сохраняя все смысловые детали.
- **Язык**: русский (основной), технические термины допустимы на английском.

### Как агент должен действовать

1. **Дождаться завершения работы** `generate_report.sh` (или выполнить его самостоятельно).
2. **Прочитать содержимое** файла `merged_plain.txt` (или `merged.txt`), который лежит в папке встречи.  
   Этот файл содержит полный текст транскрипции без таймкодов (или с ними, но для пересказа удобнее plain).
3. **Создать (перезаписать) файл** `report.md` в директории `report`, лежащей в папке встречи, следуя указанным выше требованиям.
4. **Сгенерировать PDF** одним из способов:
   - **Способ А (рекомендуемый):** повторно выполнить `bash scripts/generate_report.sh <meeting-date-dir>`.  
     Скрипт обнаружит уже существующий `report.md` и сконвертирует его в `report.pdf`.
   - **Способ Б:** вручную выполнить команду `pandoc report.md -o report.pdf --pdf-engine=xelatex ...` (параметры см. в скрипте).

### Пример запроса агента пользователю

После того как транскрипция готова, агент может написать:

> Транскрипция встречи завершена. Я подготовлю на её основе детальный отчёт в корпоративном стиле (без прямых цитат) и сохраню его в `report.md`, а затем сконвертирую в PDF. Подождите немного.

После выполнения агент сообщает: «Отчёт сгенерирован: `/path/to/meeting/report.pdf`».

Примечания / Notes
Скрипты ожидают локальный Whisper сервер, совместимый с API OpenAI (endpoint /v1/audio/transcriptions), с аутентификацией Bearer.

Для длинных сегментов рекомендуется использовать transcribe_chunked.sh. Он автоматически разбивает аудио по паузам тишины.

Для PDF требуется установленный pandoc, xelatex и шрифты DejaVu.