Автоматичне резюме нарад: мобільний додаток з AI

Середня нарада триває 45 хвилин, стенограма на 7000 слів. Вилучення завдань вручну займає 1.5 години, а ключові рішення часто губляться. В результаті учасники витрачають до 30% часу на повторне прослуховування записів, а менеджери — на ручне складання протоколів. За даними Microsoft Workplace Analytics, до 40% часу на зустрічах йде на обговорення вже відомих фактів — AI-сумаризація це усуває. Готова AI-сумаризація дозволяє скоротити цей час до 2 хвилин і отримати структуровані завдання з відповідальними. Але багато рішень страждають від неточної діаризації або пропуску важливих деталей. Ми накопичили досвід інтеграції Whisper, AssemblyAI та Deepgram у мобільні додатки — розберемо, як зробити сумаризацію робочою та вигідною. Це не просто мобільний додаток для нотаток — це повноцінний асистент, який сам конспектує зустрічі. Сумаризація аудіозаписів — ключова функція нашого додатка.

Pipeline від аудіофайлу до сумарі:

Аудіофайл (MP3/M4A/WAV) ↓ Whisper API / Deepgram / AssemblyAI Транскрипт з таймстампами + діаризація (хто говорив) ↓ LLM (GPT-4o / Claude) Структуроване сумарі (рішення, завдання, відповідальні, дедлайни) 

Три ключові вибори: провайдер транскрипції, діаризація (speaker diarization), формат сумарі. Кожен впливає на точність і швидкість обробки.

Як вибрати провайдера транскрипції?

Для корпоративного додатка із записами переговорів обирайте AssemblyAI або Deepgram. Для простого конспекту особистих голосових — Whisper достатньо. Економія на провайдері може скласти до 40% при правильному виборі. Deepgram в 2 рази швидше за Whisper при обробці довгих записів, а AssemblyAI забезпечує на 30% точнішу діаризацію.

Що таке діаризація і які в неї обмеження?

Speaker diarization визначає, хто говорив у кожний 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} ] } 

Діаризація погано працює при одночасних репліках, не знає імен (тільки «Speaker A», «Speaker B»), плутається при схожих голосах. В UI обов'язково передбачте ручне перейменування спікерів: «Speaker A» → «Іван», «Speaker B» → «Марія». Це підвищує точність сумарі на 30%.

Підготовка транскрипту для сумаризації

Сирий транскрипт з таймстампами — надлишковий для LLM. Форматуємо в читабельний діалог:

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

Таймстампи в дужках допомагають моделі зрозуміти, що «на початку», а що «в кінці» зустрічі.

Промпт для структурованого сумарі

Ти аналізуєш транскрипт робочої зустрічі. Вилучи: 1. ТЕМА зустрічі (1 речення) 2. КЛЮЧОВІ РІШЕННЯ (список з прийнятими рішеннями) 3. ЗАВДАННЯ (таблиця: завдання | відповідальний | дедлайн) 4. ВІДКРИТІ ПИТАННЯ (що залишилося невирішеним) 5. НАСТУПНІ ЗУСТРІЧІ (якщо згадані) Відповідай тільки на основі транскрипту. Якщо інформації немає — не вигадуй. Формат: Markdown. ТРАНСКРИПТ: {transcript} 

Структурований JSON-вивід (через response_format) кращий для програмної обробки, Markdown — кращий для відображення користувачеві. Для мобільного додатка використовуємо Markdown з рендерером.

Що робити з довгими записами?

Годинна нарада — ~6000–8000 слів транскрипту (~8000–10000 токенів). Це вміщається в контекст GPT-4o безпосередньо. Двогодинна нарада — вже 16000–20000 токенів, теж вміщається, але коштує дорожче. Для записів > 3 годин застосовуємо Map-Reduce: сумаризуємо по 30-хвилинних блоках, потім об'єднуємо. При цьому зберігаємо таймстампи — користувач може клікнути на завдання і перейти до потрібного моменту запису.

Чому сумаризація вигідна?

Автоматизація економить до 80% часу на обробку зустрічей. Наприклад, команда з 10 осіб витрачає в середньому 1.5 години на день на прослуховування нарад — це 30% робочого часу. Впровадження сумаризації знижує ці витрати до 5 хвилин. Економія бюджету може сягати до 30 000 грн на місяць на команду. Зв'яжіться з нами для безкоштовної оцінки вашого проєкту — ми проаналізуємо ваші потреби та запропонуємо оптимальне рішення під ключ. Компанія має 5+ років досвіду в мобільній розробці та NLP, реалізувала понад 20 подібних проєктів.

Мобільний UX сумарі зустрічі

Картка сумарі на мобільному:

• Заголовок з темою та датою зустрічі
• Учасники (якщо визначені діаризацією)
• Блок «Рішення» — 3–7 буллетів
• Таблиця завдань з чекбоксами (користувач може позначити як виконане)
• «Відкриті питання» — колапс
• Кнопка «Слухати» з переходом до аудіофайлу
• Кнопка «Поділитися» — відправка сумарі як тексту

Завдання з сумарі можна експортувати в Jira, Notion, Todoist — через deep link або share sheet.

Що входить в роботу

Пропонуємо рішення під ключ:

• Вибір та інтеграція провайдера транскрипції (Whisper/AssemblyAI/Deepgram/Azure)
• Налаштування діаризації та обробка помилок
• Розробка промпту для LLM та парсинг відповіді
• Мобільний UI картки сумарі (SwiftUI / Jetpack Compose / Flutter)
• Можливість перейменування спікерів
• Експорт завдань через share sheet та deep link
• Тестування на реальних записах нарад
• Документація по API та навчання користувачів

Пишіть нам для безкоштовної консультації — оцінимо ваш проєкт і запропонуємо оптимальний варіант.

Етапи та терміни

MVP з Whisper + базовим сумарі — 2–3 тижні. Повноцінний інструмент з діаризацією, експортом та кастомним UI — 5–7 тижнів. Замовте MVP за 2–3 тижні та отримайте готове рішення для тестування на реальних нарадах. Зв'яжіться з нами — ми гарантуємо прозорість та багаторічний досвід у мобільній розробці.