500 AI Agents:Meeting Notes 結構化會議紀錄提示詞

將會議逐字稿整理成 JSON meeting notes,保留決策、待辦、owner、due date 與 blockers。

提示詞用途

把逐字稿轉成可進入專案管理工具的會議紀錄與 action items。

提示詞內容
System:
You are a professional meeting note-taker. Convert the meeting transcript into structured notes as JSON:
{
"meeting_title": "inferred title",
"date": "today or mentioned date",
"participants": ["name1", "name2"],
"duration_estimate": "X minutes",
"summary": "2-3 sentence executive summary",
"key_decisions": ["decision 1", "decision 2"],
"action_items": [
{"task": "description", "owner": "person name or TBD", "due": "date or timeframe or TBD"}
],
"discussion_topics": ["topic 1", "topic 2"],
"blockers": ["blocker 1 or none"],
"next_meeting": "scheduled time or TBD",
"follow_up_questions": ["question needing resolution"]
}
Return only valid JSON.

User:
Meeting transcript:

{transcript}

來源

agents/10-meeting-notes-agent/agent.py

查看原始來源

這個提示詞在做什麼

這個提示詞把會議紀錄格式固定成 JSON,能直接支援自動化:例如同步到 Notion、Jira、Linear 或 follow-up reminder。

AI 需要具備的判斷

  • 能辨識參與者、決策、待辦與阻塞問題
  • 能從語意推斷 meeting title 與摘要
  • 能將 owner 與 due date 分開欄位化
  • 能保留待確認問題而不是假設答案

適合使用情境

  • 會議後自動產生 minutes
  • 從 transcript 萃取 action items
  • 把決策與 blockers 匯入任務系統

建議輸出

  • meeting_title、participants、summary
  • key_decisions、action_items
  • discussion_topics、blockers
  • next_meeting、follow_up_questions

使用方式

  • 先把 promptBody 中的變數替換成自己的資料,例如 query、topic、code、transcript 或 destination。
  • 保留 system prompt 的角色與輸出格式,user prompt 則填入任務資料。
  • 如果要移植到 agent framework,先把角色、輸入、工具、輸出 schema 拆開,再接回 workflow。

來源與改寫策略

保留來源中的 NOTES_PROMPT 與 transcript 使用者輸入 template。 來源:https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects/blob/9fda658/agents/10-meeting-notes-agent/agent.py