auto-report-skill/SKILL.md

name	description
meeting-report	Генерирует PDF-отчёт по аудиозаписи встречи: расшифровка, аналитический пересказ, ключевые решения и задачи. Использует faster-whisper (model small), ffmpeg, weasyprint.

Навык: автоматическая генерация отчёта по аудиозаписи встречи

Важные ограничения (читай первым!)

• ОБЯЗАТЕЛЬНО установи переменные окружения перед запуском транскрипции: MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 OMP_NUM_THREADS=2. Без этого скрипт упадёт на втором чанке с ошибкой "Intel oneMKL FATAL ERROR: Cannot load libctranslate2.so".
• НЕ пытайся запускать faster-whisper как отдельную команду без этих переменных. Это Python-библиотека, вызывается через скрипты (local_whisper.py, transcribe.sh) с правильными параметрами.
• НЕ изобретай свои собственные команды для транскрипции или конвертации. Всё уже реализовано в готовых bash-скриптах.
• Единственное, что ты должен сделать – определить папку с аудио, убедиться, что переменные окружения установлены, и выполнить один скрипт.
• Для генерации PDF: Если pandoc не работает (нет шрифтов кириллицы), используй weasyprint (Python пакет).
• Все процессы более 5 минут запускай в фоне (nohup ... &) — execute_code имеет таймаут 5 минут.

Структура навыка

• scripts/overlay.sh — обёртка запуска с MKL переменными
• scripts/local_whisper.py — транскрипция аудио through faster-whisper
• scripts/transcribe_chunked.sh — транскрипция больших файлов (>30 мин) с разбиением на чанки
• scripts/merge_transcriptions.py — объединение результатов транскрипции
• scripts/generate_pdf.py — генерация PDF через weasyprint
• README.md — полная документация
• QUICKSTART.md — шпаргалка по быстрому запуску

Как именно запускать

Шаг 0. Определи директорию встречи

Пользователь укажет папку с аудиофайлами. По умолчанию:

/app/hermes_data/meetings/YYYY-MM-DD/

Если пользователь указал другой путь – используй его.

Шаг 1. Проверь наличие аудиофайлов

ls /app/hermes_data/meetings/2026-03-18/*.wav

Шаг 2. Установи переменные окружения (КРИТИЧНО!)

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export OMP_NUM_THREADS=2

Или передай перед python3:

MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 OMP_NUM_THREADS=2 python3 local_whisper.py ...

Шаг 3. Запусти транскрипцию

Для коротких файлов (<30 мин):

bash scripts/overlay.sh /app/hermes_data/meetings/2026-03-18

Для длинных файлов (>30 мин):

bash scripts/transcribe_chunked.sh /app/hermes_data/meetings/2026-03-18

Шаг 4. Создай аналитический отчёт

После получения transcription/merged_plain.txt:

1. Прочитай транскрипцию
2. Создай report.md со структурой:
   • Краткая выжимка (1-2 абзаца)
   • Ход совещания (подробно)
   • Ключевые решения (список)
   • Задачи и ответственные (срок действия)
   • Итоги и следующие шаги

Шаг 5. Генерация PDF

Если pandoc недоступен:

python3 scripts/generate_pdf.py report.md report.pdf

Типичные ошибки

Ошибка	Причина	Решение
Intel oneMKL FATAL ERROR	Нет переменных окружения	Добавить MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 OMP_NUM_THREADS=2
No WAV file found	Нет аудиофайлов	Положить WAV в папку встречи
weasyprint: command not found	Нет пакета	pip install weasyprint
ffmpeg: command not found	Нет ffmpeg	apt-get install ffmpeg

Время обработки

• Модель small: ~5-10 мин на 10 мин аудио
• 1 час аудио = 30-60 минут обработки
• Запускай в фоне: nohup bash script.sh > /tmp/transcribe.log 2>&1 &
• Следи: tail -f /tmp/transcribe.log

Результат

• transcription/merged_plain.txt — полная транскрипция
• report.md — аналитический отчёт Markdown
• report.pdf — финальный PDF документ