Как ИИ разбирает мои встречи и хранит важное
Полтора года назад я оказался в неприятной ситуации. Сижу после созвона и пытаюсь вспомнить, кто, кому и что обещал. Встреча закончилась всего два часа назад, но я весь день был рассеянным и почти ничего не зафиксировал. Переспрашивать о договорённостях было бы странновато.
Тогда я решил сделать так, чтобы ничего не забывалось, а вся информация о моих встречах сохранялась дословно. И выстроил систему из ИИ-агентов. Первая версия была собрана на n8n, но позже я полностью переписал её с нуля с помощью вайб-кодинга. Расскажу, как она устроена.
Каждая встреча заранее запланирована в календаре и проходит в Телемосте с использованием встроенной транскрибации. После встречи на почту приходит .txt-файл. Иногда в нём встречаются неточности, но агенту этого достаточно, чтобы извлечь весь контекст разговора.
По триггеру агент получает файл и извлекает из него контекст, задачи и договорённости. Промпт настроен так, чтобы учитывать только то, что прозвучало явно. Никаких интерпретаций, предположений или догадок. Только точные договорённости и задачи без лишней информации. Вся магия в промпте и LLM, которая его обрабатывает. Я использую Claude Sonnet 4.6.
После того как агент обработает транскрипт, мне в Telegram приходит саммари. К нему прикладываются исходный транскрипт и список задач и договорённостей в формате Markdown. Такой формат удобно читать самому и при необходимости снова отдать LLM. Материалы я могу сразу переслать человеку, с которым у нас была встреча.
Агент все сохраняет в Obsidian. Каждая встреча превращается в отдельную заметку с набором метаданных. Заметки раскладываются по папкам «год → месяц», поэтому в истории встреч легко ориентироваться.
Название заметки формируется на основе события в календаре. Оттуда же подтягиваются участники, дата, время, проект и другие метаданные. Они записывается в свойства заметки.
Участники встречи тоже оформляются как отдельные заметки, поэтому Obsidian постепенно обрастает перелинковкой. Достаточно открыть заметку человека, чтобы увидеть все встречи с его участием, а из заметки встречи можно перейти к информации о любом участнике.
Но это только начало. Дальше в работу вступают другие агенты: один помогает находить идеи для новых постов, извлекая их из заметок, другие ставят задачи и следят за их выполнением. Но это уже тема для следующего поста.
Кстати, если вы хотите собрать похожую систему у себя, я могу поделиться своими наработками.
Полтора года назад я оказался в неприятной ситуации. Сижу после созвона и пытаюсь вспомнить, кто, кому и что обещал. Встреча закончилась всего два часа назад, но я весь день был рассеянным и почти ничего не зафиксировал. Переспрашивать о договорённостях было бы странновато.
Тогда я решил сделать так, чтобы ничего не забывалось, а вся информация о моих встречах сохранялась дословно. И выстроил систему из ИИ-агентов. Первая версия была собрана на n8n, но позже я полностью переписал её с нуля с помощью вайб-кодинга. Расскажу, как она устроена.
Каждая встреча заранее запланирована в календаре и проходит в Телемосте с использованием встроенной транскрибации. После встречи на почту приходит .txt-файл. Иногда в нём встречаются неточности, но агенту этого достаточно, чтобы извлечь весь контекст разговора.
По триггеру агент получает файл и извлекает из него контекст, задачи и договорённости. Промпт настроен так, чтобы учитывать только то, что прозвучало явно. Никаких интерпретаций, предположений или догадок. Только точные договорённости и задачи без лишней информации. Вся магия в промпте и LLM, которая его обрабатывает. Я использую Claude Sonnet 4.6.
После того как агент обработает транскрипт, мне в Telegram приходит саммари. К нему прикладываются исходный транскрипт и список задач и договорённостей в формате Markdown. Такой формат удобно читать самому и при необходимости снова отдать LLM. Материалы я могу сразу переслать человеку, с которым у нас была встреча.
Агент все сохраняет в Obsidian. Каждая встреча превращается в отдельную заметку с набором метаданных. Заметки раскладываются по папкам «год → месяц», поэтому в истории встреч легко ориентироваться.
Название заметки формируется на основе события в календаре. Оттуда же подтягиваются участники, дата, время, проект и другие метаданные. Они записывается в свойства заметки.
Участники встречи тоже оформляются как отдельные заметки, поэтому Obsidian постепенно обрастает перелинковкой. Достаточно открыть заметку человека, чтобы увидеть все встречи с его участием, а из заметки встречи можно перейти к информации о любом участнике.
Но это только начало. Дальше в работу вступают другие агенты: один помогает находить идеи для новых постов, извлекая их из заметок, другие ставят задачи и следят за их выполнением. Но это уже тема для следующего поста.
Кстати, если вы хотите собрать похожую систему у себя, я могу поделиться своими наработками.