我们每周三次例会，全部录音。
转成文字，一次一万两千字。
打开文档，从第一段往下看。看到第四千字的时候，我已经忘了前两千字说了什么。
后来我图省事，直接把转写稿丢给 AI：帮我总结成会议纪要。
它给了我一段话，四平八稳，谁都能说。放到群里，没人回。
问题不在总结那一步，在转写稿本身。
人名错了一半，“张伟”写成“张玮”，“李娜”写成“李那”；产品名被听成了同音词；满篇的“那个”“就是说”“我们再对一下”。
我先试过换转写工具，换了两家。错的地方不一样，错的总量差不多。工具之间差的是几个百分点，整理方式差的是几个小时。
拿这种稿子去总结，模型只能靠猜。它猜得越顺，你越看不出来它在编。
后来我改成：转写完之后，先做三件小事，最后才写纪要。
这三件事加起来二十分钟，省掉的是后面两个小时的返工。
具体怎么做：转写之后的三步
第一步：先修专有名词，只改错字不改原话
把参会人名单、产品名、项目代号整理成一张表，一起给 AI。
下面是会议转写稿和一份专有名词表（人名、产品名、项目代号）。请只做一件事：把转写稿里明显听错的专有名词改回正确写法。不要润色句子，不要删除口语词，不要合并段落。改完列出你改了哪些地方。
名词表里最该有的是人名和产品名。这两个错了，后面所有判断都会跟着错，包括谁负责什么、说的是哪个版本。
列出改动这一条很重要。它让你能抽查，也让你知道模型有没有顺手“优化”别的部分。
第二步：标发言人
如果录音没有分轨，转写稿就是一大段。先标人，后面才能分责。
这是七人会议的转写稿。参会名单和各自负责的模块我贴在下面。请按发言内容和上下文，把每一段标出发言人；无法确定的标“不确定”，并写出你判断的依据。不要为了完整而强行分配。
“不要强行分配”这句一定要有。删掉它，模型会给每一段都安一个名字，看起来特别完整，错得也特别均匀。
第三步：给每个议题打时间点
纪要发出去之后，一定有人问“当时到底怎么说的”。
请找出这份转写稿里讨论过的所有议题，按顺序列出议题名和开始时间点（时:分:秒），每个议题后面写一句这个议题最后有没有结论。不要复述内容。
议题数量通常比你以为的少。一小时的会，真正在讨论的往往只有三四个，其余时间都在跑题和重复。
有了时间点，别人追问时你不用重听整场，跳到那一分钟就行。时间点按整分钟记就够，不用精确到秒。
第四步：最后才写纪要
前面三步做完，这一步反而最快。
基于修好名词、标好发言人的转写稿，写一份纪要，只要四部分：1）形成的结论；2）有分歧、没定下来的点；3）待办（负责人、动作、时间）；4）下次会议需要先确认的事。每条结论注明是谁确认的。没有明确说过的，不要写进结论。
最后那句是防线。模型的习惯是把讨论过程中的假设写成结论，读起来很顺，但会上根本没人拍板。
四部分之外，我会在最上面加一行会次、日期和参会人。以后翻历史纪要，这一行最有用。
这套流程有一个前提：录音要能听清。多人同时说话、会议室回声大的录音，转写质量会掉得很厉害，修名词那一步也救不回来。
还有一条边界：涉及人事、合同、客户投诉的会，别把录音传到外部工具。这类内容的纪要，人工写更稳。
一万两千字的转写稿，我现在整理成纪要大概三十五分钟。以前是两小时，还得反复拖进度条。
你们的会，是转写质量差，还是整理这一步慢？
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