1仕組みと動作原理
「1回の生成では必ず情報が脱落する」という問題に対抗する中核メカニズムは、並列冗長な完全通読と UNION マージです。独立した Task コンテキストを持つ3つのサブエージェントが、文字起こし全体からそれぞれ議事録を生成し、その和集合を取ります。
daymade-audio/meeting-minutes-taker/SKILL.md
MUST use the Task tool to spawn multiple subagents with **isolated context**, each generating **complete minutes**
ここでの処理内容: SKILL.md は段落単位の分担（'❌ Narrow-focused passes… wastes tokens, causes bias'）や単一パス（'A single pass will absolutely lose content.'）を明確に否定しています。その理由は極めて率直で、異なるコンテキスト状態は異なる詳細を捉えるため、UNION マージによって双方の情報を保持できるからです。各パスは独立した versionN.md に出力され、共通の盲点が相互に影響し合うのを防ぎます。
ファイルシステムへのコンテキスト退避: 各パスの出力は <output_dir>/intermediate/<transcript-name>/ に書き出され、マージフェーズでは必要なファイルのみを読み込むことで、長大な文字起こしによる会話コンテキストの圧迫を防ぎ、監査可能な記録を残します。
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**Critical: Write each pass output to files, not conversation context.**
パスの規約は <output_dir>/intermediate/<transcript-name>/version1..3.md + retrieval-claims.md です。intermediate/ は .gitignore に含め、マージ後も削除してはならない（人間のレビューや事後デバッグで使用するため）ことが強調されています。
検索セルフテスト（Step 3.5）: 新しいコンテキストのサブエージェントが文字起こしのみを参照し（ドラフトは一切見ない）、「将来のクエリ主張」を逆引き抽出した上で、検索可能層に対するヒットテストと撤回スキャンを実行し、二値の合否ではなく定量的な数値を伴うレポートを出力します。
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4. **Report, never a binary "passed"**. Output: `enumerated N / hits M / promoted K / uncertain list` and show it alongside the draft.
動機: 3つの生成サブエージェントはプロンプトや「何が決定事項か」のモデルを共有しているためエラーが相関し、UNION は内容の脱落は防げても共通の盲点は防げません。このステップは、「数週間後に誰かが特定の指示を検索した際、Key Decisions / Action Items テーブルでヒットするか」というエンドポイントの性質を直接検証します。未検出（miss）の格上げには逐語的引用（verbatim quote）＋タイムスタンプが必要で、事前に撤回スキャンを行います。不確実な項目は Open Questions に回し、決定事項テーブルの肥大化を防ぎます。
発言者特定における「ソース側ラベリング優先」: 文字起こしが手動ラベリングに対応したプラットフォーム（飛書妙記／Tencent Meeting など）からのものである場合、処理を一時停止してユーザーにソース側でラベル付けを行ってから再エクスポートするよう促し、テキスト推論はあくまでフォールバックとします。
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**stop and ask the user to label the speakers at the source, then re-export/re-ingest the labeled transcript** before generating minutes
理由: プラットフォーム上のラベリングは人間が実際の音声を聞いて行うもの（信頼できる情報源）であるためです。テキスト推論は名前を呼ばれた人物しか解決できず、複数人が単一ラベルに統合された話者分離セグメントには対処できません。フォールバック推論（Phase A: 単語数／セグメント長／フィラー比率のプロファイル作成 → Phase B: context.md チームディレクトリとの照合 → Phase C）においても、各マッピングに証拠＋信頼度スコア＋ユーザー確認を義務付け、推測による同一視を禁止しています。
人間と AI の多段階イテレーションが高品質な出力の源泉: 初稿は必ず人間が一行ずつレビューする必要があります。用語の衝突やドメイン知識は人間しか把握できないためです。他 AI（Gemini/ChatGPT）の出力をクロスチェックしてバイアスを軽減することは可能ですが、文字起こしと照合して検証した上でマージする必要があります。
daymade-audio/meeting-minutes-taker/SKILL.md
Meeting minutes are **not one-shot outputs**. High-quality minutes emerge through multiple review cycles
マージ原則は「UNION, never remove」です。Step 5 のクロスチェックリストでは「自らに不足している項目（追加）」と「相手側の誤り（採用しない）」を区別します。出力には証拠付きの決定事項（各決定に逐語的引用＋発言者を記載）、Mermaid 図（議論のタイプに応じた ER/シーケンス/フローチャート）、meeting-media/ にコピーして上部に埋め込む画像が要求されます。
ファイル名のスマート生成とユーザー確認: YYYY-MM-DD-<topic>-<type>.md の形式を採用し、topic には2〜4語のテーマ、type には review/sync/planning/retro/kickoff を使用します。
daymade-audio/meeting-minutes-taker/SKILL.md
**Pattern**: `YYYY-MM-DD-<topic>-<type>.md`
同セクションには「'**Ask user to confirm** the suggested filename before writing.」とも記載されており、ディスク書き込み前に人間のゲートが設けられています。
2コア機能
013並列の完全通読＋UNION マージによる脱落のない議事録生成（単一メッセージ内で3つの Task を並列実行）
02検索セルフテスト: 将来のクエリ主張の抽出＋検索可能層のヒットテスト＋撤回スキャン（列挙数 N / ヒット数 M / 格上げ数 K）
03発言者特定: ソース側ラベリング優先＋特徴量プロファイリングによるフォールバック＋context.md チームディレクトリ照合＋ユーザー確認ゲート
04網羅性セルフレビュー（completeness_review_checklist.md）＋他 AI 出力とのクロスチェックによるバイアス低減
05構造化アーティファクト: Executive Summary / Key Decisions / Action Items / Parking Lot / Open Questions ＋ Mermaid 図 ＋ meeting-media 画像の埋め込み
06証拠引用規律: 独立行の blockquote 形式＋発言者の帰属＋言い回しではなく構成要素（who + do-what + condition）に基づく決定事項の識別
07スマートなファイル名生成（YYYY-MM-DD-<topic>-<type>.md）とユーザー確認後の保存
08上流連携オーケストレーション: doc-to-markdown（.docx/.pdf から md への変換）＋ transcript-fixer（ASR 認識エラー修正）→ 本スキル → pdf-creator/ppt-creator エクスポート
3外部依存関係
| Kind | Dependency / Endpoint |
|---|---|
| cli | markitdown（可选，.docx→md 转换） |
| cli | Task/sub-agent（宿主能力，非第三方） |
4推奨統制措置と判定根拠
安全運用のための推奨統制措置
Agent 向け
作業ディレクトリを限定
管理者向け
操作ログを保持
判定根拠（ファイルパスと抜粋）
- 本地工作目录: ファイルの読み書きと成果物の出力: エージェントのファイルツールを用いて、議事録および中間ファイルをユーザー指定の <output_dir> に書き込み（最終ファイル名は事前にユーザー確認を実施）
監査ノート： 純粋な SKILL.md プロンプトオーケストレーションであり、スクリプト実行、外部ネットワーク通信、認証情報の読み取りは行いません。ローカルでの読み書きはユーザーの作業ディレクトリ内の議事録および中間ファイルに限定され（SKILL.md によりファイル名の事前確認、intermediate/ の .gitignore への追加、最終成果物の人間による承認が義務付けられています）、削除や初期化などの破壊的な組み込み操作はありません。サブエージェントの並列生成や Mermaid／画像の埋め込みはすべてホスト側の機能です。留意点は LLM 特有のハルシネーションリスクと、発言者特定時の複数回にわたる対話的確認に伴うオーバーヘッドのみです。
5二重目の独立検証
- [ok] 无脚本/无资产面外文件 — glob 全量清单仅 SKILL.md + 3 references；无 tests/evals/scripts/agents。
- [ok] 无网络外发/无凭证接触 — 目录 token 扫描零命中（URL/curl/API_KEY/secret/subprocess/os.system）；唯一命令示例为可选 markitdown。
- [ok] 并行 3 完整 pass + UNION 机制描述一致 — Step 2 与 Checklist 均写『3 Task subagents IN PARALLEL』；Anti-Patterns 反向禁止『Sequential subagent execution』与『Divided sections』，正反一致。
- [ok] Retrieval Self-Test 独立性（抽取器不见 draft） — Step 3.5 原文『Spawne ONE fresh-context subagent that reads ONLY the transcript — it must NOT see the draft』存在。
- [ok] 发言人识别：源侧优先 + 不静默假设 — Phase 0 ALWAYS TRY FIRST 段落与『CRITICAL: Never silently assume speaker identity.』原文均在。
- [ok] 文件名确认闸 — 『**Ask user to confirm** the suggested filename before writing.』原文存在。
- [ok] 引用格式纪律与决策要素识别规则 — blockquote 格式要求、『Decisions are identified by elements, not phrasing』、不确定→Open Questions 均有原文。
- [ok] 功能声明 vs 夸大检查 — description 四用途逐一对应工作流；『high-fidelity, evidence-based』由证据引语+自测+人审流程支撑；无越界承诺。
6結論
最適な用途： 最適: 高精度かつ検索性の高い議事録が求められる場面（プロダクト／技術の意思決定会議、振り返り、複数人の発言やアクションアイテムを含む中〜大規模会議）、上流で transcript-fixer によりクリーンアップされ構造化が必要な文字起こし、飛書妙記や Tencent Meeting などの文字起こしを「数週間後でも検索可能」なナレッジ資産に変換したいチーム。
不向きな用途： 不適: 1回の要約で十分な短い／重要度の低い会議、transcript-fixer による事前処理が行われていない精度の低い文字起こし、人間のレビューを挟まず AI による1発の生成で完成版を求める運用、リアルタイムの議事録作成（本スキルは完了した文字起こしテキストを対象とし、ライブ配信には非対応）、構造化された要約ではなく逐語録そのものが求められる場面。
Install Agent-Ready
① Verified Mirror 2026-09-09
Option A · Direct DownloadDownload meeting-minutes-taker.tar.gz
sha256:
Option B · Copy Guide for Agent28192c17a4ef62ce…Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。
② Upstream GitHub
GitHub Repo ↗
Pinned to commit d5c4678cb5.