技能介绍

会议结束后，知识去哪了

很多团队的会议知识在散会那一刻就流失了。纪要散落在各种文档里，转写文本沉睡在云端，当新人入职问起“上次那个会定了什么”，或者项目推进时想查“这个议题在哪几次会上讨论过”，往往只能靠回忆或者重新拉个会。这种“数据导向”而非“资产导向”的现状，让会议成了纯粹的消耗品。

把会议提炼为可检索的知识资产

Meeting Knowledge Hub 并不重新发明 CLI 命令，而是在腾讯会议官方 tmeet 之上编排了一套“知识沉淀”工作流。它通过四个核心能力让会议知识真正流转起来：

知识提取：将单场或批量会议提炼为包含决策、待办、洞察、问题、背景五要素的结构化卡片。
语义检索：支持自然语言跨多场会议检索历史决议与时间脉络。
新人 Onboarding：自动打包项目背景、关键决策时间线、核心人物图谱和未决议题，生成新人上手资料。
跨场景串联：构建会议到周报、复盘、面试等场景的关联图，并通过议题归一化合并语义相近的议题，避免资产碎片化。

在调用层面，Agent 会遵循最佳实践，例如仅向用户展示 meeting_code 而非内部 ID，对查询类命令默认追加 --compact 以节省 Token，并在处理大体积转写文本时落盘分块处理。

适用边界与注意点

该技能的强依赖项是腾讯会议的云录制与 AI 纪要产物。对于未开启录制的会议，只能降级为参会人层面的信息提取。此外，历史会议数据受保留期限制，批量提取时需注意速率控制，避免触发限流。议题归一化虽然能自动合并相似议题，但在相似度处于边界时仍需人工确认。最后，知识资产涉及参会人发言与决策，在对外分享 Onboarding 包或检索结果前，务必做好信息脱敏与隐私合规审查。