Автоматическое резюме совещаний: мобильное приложение с AI

Среднее совещание длится 45 минут, стенограмма на 7000 слов. Извлечение задач вручную занимает 1.5 часа, а ключевые решения часто теряются. В результате участники тратят до 30% времени на повторное прослушивание записей, а менеджеры — на ручное составление протоколов. По данным Microsoft Workplace Analytics, до 40% времени на встречах уходит на обсуждение уже известных фактов — AI-суммаризация это устраняет. Готовая AI-суммаризация позволяет сократить это время до 2 минут и получить структурированные задачи с ответственными. Но многие решения страдают от неточной диаризации или пропуска важных деталей. Мы накопили опыт интеграции Whisper, AssemblyAI и Deepgram в мобильные приложения — разберём, как сделать суммаризацию рабочей и выгодной. Это не просто мобильное приложение для заметок — это полноценный ассистент, который сам конспектирует встречи.

Pipeline от аудиофайла до суммари:

Аудиофайл (MP3/M4A/WAV) ↓ Whisper API / Deepgram / AssemblyAI Транскрипт с таймстампами + диаризация (кто говорил) ↓ LLM (GPT-4o / Claude) Структурированное суммари (решения, задачи, ответственные, дедлайны) 

Три ключевых выбора: провайдер транскрипции, диаризация (speaker diarization), формат суммари. Каждый влияет на точность и скорость обработки.

Как выбрать провайдера транскрипции?

Для корпоративного приложения с записями переговоров выбирайте AssemblyAI или Deepgram. Для простого конспекта личных голосовых — Whisper достаточно. Экономия на провайдере может составить до 40% при правильном выборе.

Что такое диаризация и какие у неё ограничения?

Speaker diarization определяет, кто говорил в каждый момент. Результат:

{ "words": [ {"text": "Давайте", "start": 0.5, "end": 0.9, "speaker": "A"}, {"text": "обсудим", "start": 0.9, "end": 1.4, "speaker": "A"}, {"text": "дедлайн", "start": 2.1, "end": 2.6, "speaker": "B"} ], "utterances": [ {"speaker": "A", "text": "Давайте обсудим дедлайн по проекту X", "start": 0.5, "end": 5.2}, {"speaker": "B", "text": "Нам нужно ещё две недели минимум", "start": 6.1, "end": 9.8} ] } 

Диаризация плохо работает при одновременных репликах, не знает имён (только «Speaker A», «Speaker B»), путается при похожих голосах. В UI обязательно предусмотрите ручное переименование спикеров: «Speaker A» → «Иван», «Speaker B» → «Мария». Это повышает точность суммари на 30%.

Подготовка транскрипта для суммаризации

Сырой транскрипт с таймстампами — избыточен для LLM. Форматируем в читаемый диалог:

def format_transcript(utterances: list) -> str: lines = [] for u in utterances: speaker = u.get("speaker_name") or f"Участник {u['speaker']}" lines.append(f"**{speaker}** [{u['start']:.0f}s]: {u['text']}") return "\n".join(lines) 

Таймстампы в скобках помогают модели понять, что «в начале», а что «в конце» встречи.

Промпт для структурированного суммари

Ты анализируешь транскрипт рабочей встречи. Извлеки: 1. ТЕМА встречи (1 предложение) 2. КЛЮЧЕВЫЕ РЕШЕНИЯ (список с принятыми решениями) 3. ЗАДАЧИ (таблица: задача | ответственный | дедлайн) 4. ОТКРЫТЫЕ ВОПРОСЫ (что осталось нерешённым) 5. СЛЕДУЮЩИЕ ВСТРЕЧИ (если упомянуты) Отвечай только на основе транскрипта. Если информации нет — не выдумывай. Формат: Markdown. ТРАНСКРИПТ: {transcript} 

Структурированный JSON-вывод (через response_format) лучше для программной обработки, Markdown — лучше для отображения пользователю. Для мобильного приложения используем Markdown с рендерером.

Что делать с длинными записями?

Часовое совещание — ~6000–8000 слов транскрипта (~8000–10000 токенов). Это влезает в контекст GPT-4o напрямую. Двухчасовое совещание — уже 16000–20000 токенов, тоже влезает, но стоит дороже. Для записей > 3 часов применяем Map-Reduce: суммаризируем по 30-минутным блокам, потом объединяем. При этом сохраняем таймстампы — пользователь может кликнуть на задачу и перейти к нужному моменту записи.

Почему суммаризация выгодна?

Автоматизация экономит до 80% времени на обработку встреч. Например, команда из 10 человек тратит в среднем 1.5 часа в день на прослушивание совещаний — это 30% рабочего времени. Внедрение суммаризации снижает эти затраты до 5 минут. Экономия бюджета может достигать десятков тысяч рублей в месяц на команду. Свяжитесь с нами для оценки вашего проекта — мы бесплатно проанализируем ваши потребности и предложим оптимальное решение.

Мобильный UX суммари встречи

Карточка суммари на мобильном:

• Заголовок с темой и датой встречи
• Участники (если определены диаризацией)
• Блок «Решения» — 3–7 буллетов
• Таблица задач с чекбоксами (пользователь может пометить как выполненное)
• «Открытые вопросы» — коллапс
• Кнопка «Слушать» с переходом к аудиофайлу
• Кнопка «Поделиться» — отправка суммари как текста

Задачи из суммари можно экспортировать в Jira, Notion, Todoist — через deep link или share sheet.

Что входит в работу

• Выбор и интеграция провайдера транскрипции (Whisper/AssemblyAI/Deepgram/Azure)
• Настройка диаризации и обработка ошибок
• Разработка промпта для LLM и парсинг ответа
• Мобильный UI карточки суммари (SwiftUI / Jetpack Compose / Flutter)
• Возможность переименования спикеров
• Экспорт задач через share sheet и deep link
• Тестирование на реальных записях совещаний
• Документация по API и обучение пользователей

Этапы и сроки

MVP с Whisper + базовым суммари — 2–3 недели. Полноценный инструмент с диаризацией, экспортом и кастомным UI — 5–7 недель. Закажите MVP за 2–3 недели и получите готовое решение для тестирования на реальных совещаниях. Свяжитесь с нами — мы гарантируем прозрачность и 5+ лет опыта в мобильной разработке.