Itens de ação e responsáveis a partir da transcrição da reunião

Um cliente nos fez uma pergunta simples: como eu consigo um resumo curto, com os pontos de ação e quem é responsável pelo quê?

Quase tudo isso já funciona com o padrão, e o resto são algumas linhas numa caixa de texto.

O que o prompt embutido já faz

Abra as Configurações e encontre a seção Resumo com IA. A caixa Prompt do resumo mostra o texto exato que o Autorec envia ao seu modelo como prompt de sistema:

You are a helpful assistant. Given a meeting transcript, generate a JSON object with two fields: "title" (a descriptive meeting title, max 80 characters) and "summary" (the meeting summary, formatted as: a one-line gist, then a "Decisions" section with bullet points, then an "Action items" section with bullet points including the owner where stated). If a section is empty, omit it. Respond with ONLY the JSON object, no other text.

Ou seja: você recebe uma frase com a essência da reunião, uma lista de decisões e uma lista de itens de ação com o responsável “where stated”, quando ele foi mencionado. O título vira o nome da gravação na sua biblioteca. Se a reunião não teve decisões, essa seção some em vez de ser enchida de linguiça.

Os resumos funcionam com qualquer endpoint compatível com a OpenAI, hospedado ou na sua própria máquina. Se você ainda não configurou um, o post sobre LLM local e o post de configuração do OpenRouter cobrem os dois caminhos mais comuns.

Por que às vezes falta o responsável

O Autorec transcreve com o whisper.cpp. O Whisper transforma fala em texto com marcações de tempo, mas não identifica quem está falando, e o Autorec não acrescenta rótulos de falante por cima. A transcrição não tem “Sarah:” ou “Falante 2:” no começo da linha.

O modelo só vê esse texto. Ele consegue apontar um responsável quando as palavras trazem um:

• “Sarah, você consegue mandar o orçamento revisado até sexta?” gera um responsável (Sarah) e um prazo (sexta).
• “Alguém precisa atualizar a documentação.” gera um item de ação sem responsável, porque não há nenhum no texto.
• “Deixa comigo.” não gera nada útil, porque a transcrição não diz quem é o “comigo”.

É por isso que o padrão diz “where stated”. Um prompt que exige responsável em todo item empurra o modelo a chutar, e um responsável chutado é pior do que um em branco.

A solução não custa nada e acontece na própria reunião. Quando você atribuir uma tarefa, fale o nome e a data em voz alta:

“Beleza, então a Priya fica com o plano de migração, para quarta que vem.”

Parece engessado nas duas primeiras vezes. Depois vira o jeito normal de fechar a reunião, e quem está na sala também sai com as tarefas mais claras.

Prompt um: itens de ação primeiro, em tabela

Esta versão coloca as ações no topo e pede uma tabela com colunas de responsável e prazo. Quando ninguém foi nomeado, ela escreve “sem responsável” para você enxergar as lacunas.

Você é um assistente prestativo. A partir da transcrição de uma reunião, gere um objeto JSON com dois campos: "title" (um título descritivo para a reunião, no máximo 80 caracteres) e "summary". Escreva o resumo em Markdown, nesta ordem: primeiro uma seção "Itens de ação" como tabela com as colunas Tarefa, Responsável, Prazo. Use apenas responsáveis ou prazos mencionados na transcrição. Se a transcrição não citar um, escreva "sem responsável" ou "sem data". Depois, uma seção "Decisões" com tópicos. Depois, uma seção "Perguntas em aberto" com tópicos. Termine com uma frase que resuma a reunião. Se uma seção ficar vazia, omita-a. Não invente nomes, datas nem tarefas. Escreva o título e o resumo em português. Responda APENAS com o objeto JSON, sem nenhum outro texto.

A frase “Use apenas responsáveis ou prazos mencionados” faz diferença. Sem ela, muitos modelos enchem a tabela de palpites plausíveis.

Prompt dois: um e-mail de follow-up

Se o objetivo real é a mensagem que você manda depois, peça isso diretamente.

Você é um assistente prestativo. A partir da transcrição de uma reunião, gere um objeto JSON com dois campos: "title" (um título descritivo para a reunião, no máximo 80 caracteres) e "summary". O resumo é um e-mail curto de follow-up que eu possa mandar aos participantes. Comece com uma recapitulação de duas frases, depois liste as decisões e então os itens de ação no formato "Nome: tarefa (prazo)", usando só nomes e datas ditos na transcrição. Feche com uma linha pedindo que as pessoas respondam se algo estiver errado. Texto simples, sem títulos em Markdown. Escreva o título e o resumo em português. Responda APENAS com o objeto JSON, sem nenhum outro texto.

Leia antes de enviar. O modelo trabalha a partir de uma transcrição automática, e o Whisper às vezes entende um nome errado.

Mantenha o invólucro JSON

Os dois prompts preservam a primeira metade do padrão: o pedido de um objeto JSON com dois campos, title e summary, e o “responda APENAS com o objeto JSON”. O Autorec espera esse formato de volta, e o título é o que a biblioteca mostra. Logo abaixo da caixa, o Autorec mostra um aviso para manter intacto o pedido de um objeto JSON {title, summary}. Mexa no que vai dentro de summary e deixe o invólucro em paz.

Mais dois detalhes de como funciona:

• O seu prompt editado é enviado do jeito que você escreveu. O Autorec não acrescenta nada. Com o prompt padrão, o Autorec anexa uma linha de “escreva neste idioma” quando o app não está em inglês, então com o Autorec em português o resumo já sai em português. Se você editar o prompt, inclua o idioma você mesmo, como os dois prompts acima fazem: “Escreva o título e o resumo em português.”
• Restaurar padrão fica no editor. Ele devolve o texto original à caixa, então você não perde o prompt original experimentando.

Clique em Salvar configurações no fim da página para a mudança valer.

O limite de tokens

Abaixo do prompt há um campo chamado Tamanho máximo do resumo (tokens). O padrão é 1000. O texto de ajuda ao lado diz que 300 é um parágrafo curto e 1000 é aproximadamente uma página. O Autorec aceita valores de 100 a 2000 e ajusta qualquer coisa fora disso para o limite mais próximo.

É o teto de tamanho da resposta do modelo. Se o resumo para no meio de uma frase, ou o JSON nunca fecha e o resumo falha, o motivo costuma ser esse teto. Aumente quando:

• você usa o prompt de tabela numa reunião com muitas tarefas
• você pede o e-mail de follow-up mais as decisões
• a chamada foi longa: a transcrição inteira chega ao modelo, então uma reunião de duas horas pode gerar mais itens de ação do que cabe em 1000 tokens (2000 é o máximo)
• você usa um modelo que escreve respostas longas e prolixas

Diminua se você quer só a essência e paga por token. Aumentar o valor não deixa os resumos mais longos. Quem faz isso é o prompt. Um teto maior só impede que o modelo seja cortado.

Gravações antigas

Um prompt editado também funciona em chamadas passadas. Abra uma gravação na biblioteca e clique em Gerar Resumo na tela do vídeo. Ele roda o prompt como está salvo agora sobre a transcrição daquela gravação. O botão fica desabilitado quando ainda não há transcrição, ou quando o endpoint precisa de chave de API e nenhuma foi configurada. Servidores locais não precisam de chave. Se Resumir automaticamente após a transcrição estiver ativado, as gravações novas são resumidas assim que a transcrição termina.

Então um bom jeito de afinar um prompt é escolher uma reunião real, editar, salvar, clicar em Gerar Resumo, ler o resultado e repetir. Três ou quatro rodadas costumam bastar.

Essa captura de tela usa uma gravação de demonstração, por isso as linhas da transcrição trazem nomes. A sua vai ter marcações de tempo e as palavras como foram ditas, com nomes só onde alguém os falou.

Para onde vai a transcrição

Com um modelo local pelo Ollama ou pelo LM Studio, a transcrição fica na sua máquina. Com um endpoint hospedado, o texto da transcrição é enviado a esse provedor quando você gera o resumo. Você decide por provedor, e isso pesa em chamadas com clientes. O post sobre GDPR e o post sobre privacidade no OpenRouter mostram as opções.

A versão curta

1. Configurações, Resumo com IA: cole um dos prompts acima e clique em Salvar configurações.
2. Aumente o Tamanho máximo do resumo (tokens) se a saída vier cortada.
3. Fale nomes e datas em voz alta quando distribuir tarefas.
4. Clique em Gerar Resumo numa gravação recente e compare.
5. Dê uma lida no resultado antes de mandar para qualquer pessoa.

Se você leva os resumos para as suas anotações, o post sobre Notion e Obsidian mostra um modelo que combina com a tabela em Markdown.