Toplantı transkriptinden yapılacaklar ve sorumlular

Bir müşterimiz bize basit bir şey sordu: Yapılacakları ve kimin neyden sorumlu olduğunu içeren kısa bir özeti nasıl alırım?

Bunun büyük kısmı varsayılan ayarlarla zaten çalışıyor; geri kalanı da bir metin kutusuna yazacağınız birkaç satır.

Yerleşik istem zaten ne yapıyor

Ayarlar’ı açın ve Yapay zeka özeti bölümünü bulun. Özet istemi kutusu, Autorec’in modelinize sistem istemi olarak gönderdiği metni birebir gösterir:

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.

Yani tek satırlık bir öz, bir Kararlar listesi ve “dile getirildiyse” sorumlusuyla birlikte bir Yapılacaklar listesi alıyorsunuz. Başlık, kitaplığınızda kaydın adı olur. Bir toplantıda hiç karar alınmadıysa o bölüm doldurulmaya çalışılmaz, atlanır.

Özetler, barındırılan ya da kendi makinenizde çalışan OpenAI uyumlu her uç noktayla çalışır. Henüz bir tane kurmadıysanız yerel LLM yazısı ve OpenRouter kurulum yazısı en yaygın iki yolu anlatıyor.

Sorumlular neden bazen eksik

Autorec, yazıya dökme işini whisper.cpp ile yapar. Whisper konuşmayı zaman damgalı metne çevirir ama kimin konuştuğunu ayırt etmez; Autorec de üstüne konuşmacı etiketi eklemez. Transkriptte satır başlarında “Selin:” ya da “Konuşmacı 2:” gibi bir şey yoktur.

Model yalnızca bu metni görür. Kelimelerin içinde bir isim geçiyorsa sorumluyu yazabilir:

• “Selin, revize teklifi cumaya kadar gönderebilir misin?” bir sorumlu (Selin) ve bir son tarih (cuma) üretir.
• “Birinin dokümanları güncellemesi lazım.” sorumlusu olmayan bir yapılacak iş üretir, çünkü metinde sorumlu yok.
• “Ben hallederim.” işe yarar bir şey üretmez, çünkü transkript “ben”in kim olduğunu söylemiyor.

Varsayılan istemin “dile getirildiyse” demesinin nedeni bu. Her madde için sorumlu şart koşan bir istem modeli tahmin yürütmeye iter ve tahminle yazılmış bir sorumlu, boş bırakılmış bir sorumludan daha kötüdür.

Çözüm bedava ve toplantının içinde. Bir işi birine verirken ismi ve tarihi sesli söyleyin:

“Tamam, geçiş planı Ayşe’de, son tarih gelecek çarşamba.”

İlk iki seferde biraz yapay gelir. Sonra toplantılar böyle bitmeye başlar ve odadakiler de kimin ne yapacağını daha net bilir.

Birinci istem: önce yapılacaklar, tablo hâlinde

Bu sürüm aksiyonları en başa alıyor ve sorumlu ile son tarih sütunları olan bir tablo istiyor. Kimsenin adı geçmediyse “atanmadı” yazıyor, böylece boşlukları görebiliyorsunuz.

Yardımsever bir asistansın. Bir toplantı transkriptinden iki alanlı bir JSON nesnesi oluştur: "title" (açıklayıcı bir toplantı başlığı, en fazla 80 karakter) ve "summary". Özeti Markdown ile şu sırayla yaz: önce Görev, Sorumlu, Son tarih sütunlarından oluşan bir tablo olarak "Yapılacaklar" bölümü. Yalnızca transkriptte dile getirilen sorumluları ve son tarihleri kullan. Transkriptte geçmiyorsa "atanmadı" ya da "tarih yok" yaz. Ardından madde işaretli bir "Kararlar" bölümü. Ardından madde işaretli bir "Açık sorular" bölümü. En sona tek satırlık bir öz ekle. Bir bölüm boşsa onu atla. İsim, tarih ya da görev uydurma. Başlığı ve özeti Türkçe yaz. YALNIZCA JSON nesnesiyle yanıt ver, başka metin ekleme.

“Yalnızca transkriptte dile getirilen sorumluları ve son tarihleri kullan” cümlesi önemli. Bu cümle olmadan pek çok model tabloyu akla yatkın tahminlerle doldurur.

İkinci istem: takip e-postası

Asıl amacınız toplantıdan sonra göndereceğiniz mesajsa doğrudan onu isteyin.

Yardımsever bir asistansın. Bir toplantı transkriptinden iki alanlı bir JSON nesnesi oluştur: "title" (açıklayıcı bir toplantı başlığı, en fazla 80 karakter) ve "summary". Özet, katılımcılara gönderebileceğim kısa bir takip e-postası olsun. İki cümlelik bir özetle başla, ardından kararları listele, ardından yapılacakları yalnızca transkriptte geçen isimleri ve tarihleri kullanarak "İsim: görev (son tarih)" biçiminde listele. Yanlış bir şey varsa yanıtlamalarını rica eden tek bir satırla bitir. Düz metin, Markdown başlığı yok. Başlığı ve özeti Türkçe yaz. YALNIZCA JSON nesnesiyle yanıt ver, başka metin ekleme.

Göndermeden önce okuyun. Model bir makine transkriptinden çalışıyor ve Whisper bazen bir ismi yanlış duyabiliyor.

JSON kabuğunu koruyun

İki istem de varsayılanın ilk yarısını koruyor: iki alanlı (“title” ve “summary”) bir JSON nesnesi oluştur ve yalnızca JSON nesnesiyle yanıt ver. Autorec yanıtın bu biçimde gelmesini bekler ve kitaplıkta görünen de başlıktır. Autorec, kutunun altında JSON biçimindeki {title, summary} nesnesi isteğini olduğu gibi bırakmanızı hatırlatan bir not gösterir. summary içine ne yazılacağını düzenleyin, kabuğa dokunmayın.

İşleyişe dair iki ayrıntı daha:

• Düzenlediğiniz istem yazdığınız gibi gönderilir; Autorec ona hiçbir şey eklemez. Varsayılan istemde ise uygulama İngilizce dışında bir dildeyse Autorec “şu dilde yaz” satırını kendisi ekler; yani arayüzünüz Türkçeyse varsayılan istem başlığı ve özeti zaten Türkçe yazdırır, Whisper da Türkçe konuşmayı yazıya döker. İstemi düzenlerseniz dili kendiniz ekleyin, örneğin “Başlığı ve özeti Türkçe yaz.” (Yukarıdaki iki istemde bu satır zaten var.)
• Varsayılana sıfırla düğmesi düzenleyicinin içinde. Yerleşik metni kutuya geri koyar, yani denerken orijinali kaybetmezsiniz.

Değişikliğin geçerli olması için en alttaki Ayarları kaydet‘e tıklayın.

En fazla token ayarı

İstemin altında En fazla özet uzunluğu (token) adlı bir alan var. Varsayılan değer 1000. Yanındaki yardım metnine göre 300 kısa bir paragraf, 1000 aşağı yukarı bir sayfa eder. Autorec 100 ile 2000 arasındaki değerleri kabul eder, bu aralığın dışındakileri sınıra çeker.

Bu, modelin yanıtının ne kadar uzun olabileceğinin sınırıdır. Özet cümlenin ortasında kesiliyorsa ya da JSON hiç kapanmadığı için özet başarısız oluyorsa sebep genellikle bu sınırdır. Şu durumlarda artırın:

• tablo istemini çok sayıda görevin çıktığı bir toplantıda kullanıyorsanız
• takip e-postasının yanında kararları da istiyorsanız
• görüşme uzun sürdüyse: transkriptin tamamı modele ulaşır, dolayısıyla iki saatlik bir toplantı 1000 token’a sığmayacak kadar çok yapılacak iş çıkarabilir (2000 en fazla değer)
• uzun ve laf kalabalığı yanıtlar yazan bir model kullanıyorsanız

Kısa özler istiyorsanız ve token başına ödüyorsanız düşürün. Değeri artırmak özetleri uzatmaz; onu istem yapar. Yüksek bir sınır yalnızca modelin yarıda kesilmesini önler.

Mevcut kayıtlar

Düzenlenmiş bir istem geçmiş görüşmelerde de çalışır. Kitaplıktan bir kaydı açın ve video görünümünde Özet oluştur‘a basın. İstemin şu an kayıtlı hâlini o kaydın transkripti üzerinde çalıştırır. Henüz transkript yoksa ya da uç nokta API anahtarı gerektirdiği hâlde anahtar girilmemişse düğme soluk görünür. Yerel sunucular anahtar istemez. Transkripsiyondan sonra otomatik özetle açıksa yeni kayıtlar, transkript hazır olur olmaz özetlenir.

Bir istemi ince ayarlamanın mantıklı yolu da bu: gerçek bir toplantı seçin, düzenleyin, kaydedin, Özet oluştur‘a basın, sonucu okuyun ve tekrarlayın. Genellikle üç dört tur yeterli.

Bu ekran görüntüsünde bir demo kaydı kullanıldığı için transkript satırlarında isimler var. Sizinkinde zaman damgaları ve söylendiği hâliyle kelimeler olacak; isimler de yalnızca biri söylediyse.

Transkript nereye gidiyor

Ollama ya da LM Studio üzerinden yerel bir modelle transkript makinenizde kalır. Barındırılan bir uç noktayla, özetlediğinizde transkript metni o sağlayıcıya gönderilir. Bunu sağlayıcı bazında siz seçersiniz ve müşteri görüşmeleri için önemlidir. GDPR yazısı ve OpenRouter gizlilik yazısı seçenekleri tek tek ele alıyor.

Kısaca

1. Ayarlar → Yapay zeka özeti: yukarıdaki istemlerden birini yapıştırın ve Ayarları kaydet’e basın.
2. Çıktı yarıda kesiliyorsa En fazla özet uzunluğu (token) değerini artırın.
3. İş dağıtırken isimleri ve tarihleri sesli söyleyin.
4. Yakın tarihli bir kayıtta Özet oluştur‘a basın ve karşılaştırın.
5. Sonucu başka birine gitmeden önce bir gözden geçirin.

Özetleri notlarınıza aktarıyorsanız Notion ve Obsidian yazısı Markdown tablosuna uyan bir şablon gösteriyor.