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从 Capture《「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️》保留问题:「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️ 朋友们,我把自己写的会议录音工具开源了 手上总有一堆涉隐私的录音没法用在线工具 找不到顺手的本地方案,就自己搭了一个:「听记」 ————— 【它能干嘛】 录音丢进去,自动出三样东西: • 原文(说

先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题

Laneopenclaw-ops
Kindquestion
State[待澄清]
Source「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️
Current Item

这条事项现在在哪一层

直接看当前 lane、kind、状态和最近一步,而不是先读长解释。

capturearchivedclarifyquestiongateholdwritebacknot readytoday-focusnot ready
Task
从 Capture《「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️》保留问题:「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️ 朋友们,我把自己写的会议录音工具开源了 手上总有一堆涉隐私的录音没法用在线工具 找不到顺手的本地方案,就自己搭了一个:「听记」 ————— 【它能干嘛】 录音丢进去,自动出三样东西: • 原文(说
Next Step
先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题
Lane
openclaw-ops
Kind
question
Status
[待澄清]
Todo Projection
-
Todo Due
-
Todo Source
-
Projection
hold
Source
「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️
Source Capture

「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️

「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️ 朋友们,我把自己写的会议录音工具开源了 手上总有一堆涉隐私的录音没法用在线工具 找不到顺手的本地方案,就自己搭了一个:「听记」 ————— 【它能干嘛】 录音丢进去,自动出三样东西: • 原文(说话人分离 + 逐句时间戳) • 一键整理稿 • 四段结构化纪要:概述 / 决议 / 待办 / 待讨论 ————— 【全程本地,断网都能跑】 识别用的是阿里开源的 FunASR 模型 整理和总结可以走本地 Ollama 音频和文字都不出你的机器 ————— 【快到什么程度】 实测 81 分钟三人访谈,中英混说 RTX …

Archive
2026-09-18 02:05:06
Source
om_x100b6768e53674a8b25dbfa7cd43da0
Action

状态怎么更新

capture 负责预览和溯源;真正的确认、勾选和状态变更仍落在 Todo / Today-Focus 这些真实状态源里。

这条事项当前还在 capture / clarify 预览层,先看详情和来源,再决定是否进入执行视图。

Actual Preview

为什么它还没有 writeback preview

当前这条事项还没有稳定进入 strict writeback,所以这里只展示现状和下一步。

这条事项当前处于 hold,下一步仍然是:先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题。
Source Evidence

原始 capture 里真正记录了什么

这里直接显示 summary preview 和 transcript 片段,方便你判断这条提炼是否靠谱。

Summary Preview

「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️

「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️ 朋友们,我把自己写的会议录音工具开源了 手上总有一堆涉隐私的录音没法用在线工具 找不到顺手的本地方案,就自己搭了一个:「听记」 ————— 【它能干嘛】 录音丢进去,自动出三样东西: • 原文(说话人分离 + 逐句时间戳) • 一键整理稿 • 四段结构化纪要:概述 / 决议 / 待办 / 待讨论 ————— 【全程本地,断网都能跑】 识别用的是阿里开源的 FunASR 模型 整理和总结可以走本地 Ollama 音频和文字都不出你的机器 ————— 【快到什么程度】 实测 81 分钟三人访谈,中英混说 RTX …

Transcript Excerpt
「听记」开源|81分钟访谈8分钟跑完🎙️
朋友们,我把自己写的会议录音工具开源了
手上总有一堆涉隐私的录音没法用在线工具 找不到顺手的本地方案,就自己搭了一个:「听记」
—————
【它能干嘛】
录音丢进去,自动出三样东西: • 原文(说话人分离 + 逐句时间戳) • 一键整理稿 • 四段结构化纪要:概述 / 决议 / 待办 / 待讨论
—————
【全程本地,断网都能跑】
识别用的是阿里开源的 FunASR 模型 整理和总结可以走本地 Ollama 音频和文字都不出你的机器
—————
【快到什么程度】
实测 81 分钟三人访谈,中英混说 RTX 4060Ti 上 8 分钟跑完全部流程 纯 CPU 也能跑,整理可切云端 API,录音照样不出机
—————
【几个贴心设计】
• 顶部彩色时间轴,一眼看出谁说得多 • 识别错了双击就改,顺手加热词越用越准 • 周会 / 访谈 / 项目管理四类纪要模板 • 配置全在网页里点,不用碰文件
—————
macOS / Windows(WSL2) / Linux 都能装 开源免费 MIT 协议,GitHub 搜 baigong-ai/Tingji 懒人玩法:把仓库地址直接丢给 AI Agent 帮你装
有用记得收藏📌 用过的来评论区聊聊~

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xhs_capture_status: success
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