AI Meeting Notes Action Items Automator

一个 Next.js + Supabase 原型，把会议 transcript 或音频转成可追踪行动项仪表盘。

这个能力解决什么问题

它解决的是会议之后任务埋在纪要里没人跟的问题。用户粘贴 transcript 或上传音频/视频文件；系统用 Whisper 转写音频，再用 GPT-4o 结构化抽取 action items、owner、deadline、priority、summary，并写入 Supabase，最后在 dashboard 里筛选和更新状态。

核心逻辑

文本路径直接调用 /api/extract；音频路径先走 /api/transcribe 调 OpenAI Whisper，得到 transcript 后再进入同一个抽取接口。抽取结果以 JSON 存入 meetings 和 action_items 两张表，source 字段区分 paste/audio。前端提供输入页和 dashboard，支持 PATCH 更新行动项状态、负责人、deadline 和优先级。

技术结构

• 关键模块：src/app/page.tsx 输入；dashboard/page.tsx 看板；api/transcribe、api/extract、api/meetings、api/action-items/[id]；lib/openai.ts、whisper.ts、supabase.ts、types.ts。
• 调用链路：paste/audio -> Whisper 可选 -> GPT-4o JSON extraction -> Supabase -> dashboard tracking。
• 输入输出：输入是 transcript 或 25MB 内音频；输出是会议记录和行动项看板。
• 核心依赖：Next.js 16、React 19、Supabase/Postgres、OpenAI GPT-4o/Whisper、shadcn/ui、Tailwind、Vercel。

为什么值得参考

它把“会议摘要”缩到最有业务价值的对象：可追踪行动项。相比长篇纪要，owner、deadline、priority、status 更容易进入团队执行系统。RLS、server-side key 和 JSON output mode 也比普通 demo 更接近真实内部工具。

为什么不建议直接套用

音频上传涉及会议授权，README 的 roadmap 还提到实时录音和通知，这些都必须谨慎。Supabase RLS 开启不等于权限策略已经适合你的组织。Whisper 25MB 限制、无 speaker diarization 和 deadline 推断不稳定，都会影响行动项可信度。

如何改造成自己的版本

保留两张核心表：meetings 和 action_items；增加 source_consent、extraction_confidence、reviewed_by 字段。把音频上传放到二期，先支持手工粘贴已确认 transcript。输出后必须进入“主持人确认”状态，再同步到任务系统。

适用场景

• 快速把会议 transcript 转成任务清单。
• 内部 prototype 或 portfolio 级产品验证。
• 已有 Supabase/Vercel 技术栈的小团队。

不适用场景

• 未授权音视频上传。
• 企业级权限、审计和数据隔离要求。
• 需要自动通知 Slack/Teams 或日历写入的高风险流程。

公开版边界

• 录音和转写须获得参会者知情同意。

参考信息

• 原项目：AI-Meeting-Notes-Action-Items-Automator
• 作者：ChristosLeptokaropoulos
• 相关概念：[[行动项提取]]、[[会议授权]]
• 相关卡片：保守留空