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- preserve Working Protocol Synthesizer V0 as comparison baseline - introduce deterministic canonicalization stage - define semantic consolidator responsibilities - clarify Canonical Meeting Knowledge generation - document source-language output policy - align roadmap, architecture and experiment log
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4.3 KiB
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# Meeting Lab
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Experimentierumgebung zur Entwicklung eines lokalen Diskussionsanalyzers für Meetingtranskripte.
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## Ziel
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Das Meeting Lab dient dazu, Verfahren zur Analyse realer Meetingtranskripte zu entwickeln und zu evaluieren.
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Im Mittelpunkt steht nicht die Softwarearchitektur, sondern die Frage:
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> **Wie lässt sich aus einem realen Meeting möglichst zuverlässig strukturiertes Wissen extrahieren?**
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Neue Ideen werden zunächst hier experimentell umgesetzt. Erst wenn sich ein Ansatz bewährt hat, wird er in den eigentlichen *Meeting Assistant* übernommen.
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## Grundidee
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Klassische Meeting-Zusammenfassungen versuchen, das gesamte Transkript in einem einzigen Schritt zu verstehen und zusammenzufassen.
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Das funktioniert bei realen Diskussionen nur eingeschränkt, da Themen häufig
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- begonnen,
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- unterbrochen,
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- später wieder aufgenommen,
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- ergänzt oder
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- relativiert
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werden.
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Deshalb verfolgt das Meeting Lab einen mehrstufigen Analyseansatz.
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```text
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Meeting
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↓
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Normalisierung
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↓
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Diskussionsblöcke
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↓
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Themensegmentierung
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↓
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Extraktion
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↓
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Deterministic Canonicalizer
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↓
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Semantic Consolidator
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↓
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Canonical Meeting Knowledge
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↓
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Arbeitsprotokoll / Verteilerprotokoll / Knowledge Objects
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```
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Jeder Verarbeitungsschritt löst genau eine klar definierte Aufgabe.
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## Entwicklungsprinzipien
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- Kleine, klar abgegrenzte Verarbeitungsschritte
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- Ein Modul = eine Aufgabe
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- Deterministische Vorverarbeitung
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- Nachvollziehbare Ergebnisse
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- Reproduzierbare Experimente
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- Lokale Ausführung ohne Cloud-Abhängigkeit
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## Repository-Struktur
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```text
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meeting-lab/
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├── src/ # Quellcode
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├── prompts/ # LLM-Prompts
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├── experiments/ # Reproduzierbare Experimente
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├── samples/ # Beispieltranskripte
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├── tests/ # Tests
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├── docs/ # Dokumentation
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└── pyproject.toml
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```
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## Aktuelle Pipeline
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```text
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Whisper
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normalize_transcript.py
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↓
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chunk_transcript.py
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↓
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(segment_topics.py)
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↓
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Extraktoren
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↓
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Deterministic Canonicalizer
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↓
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Semantic Consolidator
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↓
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Canonical Meeting Knowledge
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↓
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Output-Ansichten
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```
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Der nächste Architekturmeilenstein ist die Trennung zwischen deterministischer
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Kanonisierung der Chunk-Extraktionen und semantischer Konsolidierung.
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Die Kanonisierung validiert und normalisiert Extraktionsobjekte ohne LLM. Die
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semantische Konsolidierung nutzt das lokale LLM, um gleichbedeutende Aussagen
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zusammenzuführen, Evidenz zu erhalten und die Canonical Meeting Knowledge zu
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erzeugen.
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Das Meeting Lab behandelt "das Protokoll" nicht mehr als ein einzelnes
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Endprodukt. Das konsolidierte Meeting-Wissen ist die **Canonical Meeting
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Knowledge**, also die kanonische semantische Repräsentation eines Meetings und
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die Single Source of Truth für alle nachgelagerten Ausgaben.
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Aus dieser Canonical Meeting Knowledge entstehen drei unabhängige
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Output-Ansichten:
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- Working Protocol (`working_protocol.md`, Arbeitsprotokoll): relativ vollständig, mit Kontext,
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Begründungen, Entscheidungen, Aufgaben und offenen Fragen.
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- Distribution Protocol (`distribution_protocol.md`, Verteilerprotokoll): deutlich kürzer,
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ergebnisorientiert und für Kolleginnen, Management oder Stakeholder geeignet.
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- Knowledge Objects, dargestellt zum Beispiel als Knowledge-base Entry
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(`knowledge_entry.md`) oder später strukturiert gespeichert, zum Beispiel als
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`knowledge_entry.json` (Wissensdatenbankeintrag).
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Diese Ausgaben sind parallele Renderings desselben semantischen Modells. Das
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Arbeitsprotokoll ist nicht die Quelle des Verteilerprotokolls, und das
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Verteilerprotokoll ist nicht die Quelle der Knowledge Objects.
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Gerenderte Protokolle sollen normalerweise in der dominanten Sprache des
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Quelltranskripts beziehungsweise der konsolidierten Meeting Knowledge erstellt
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werden, sofern keine explizite Ausgabesprache angefordert wurde.
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## Projektstatus
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Aktuell liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines modularen
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Diskussionsanalyzers. Implementiert sind Vorverarbeitung, technische Chunking-
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und lokale Chunk-Extraktionsschritte. Deterministic Canonicalizer, Semantic
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Consolidator, Canonical Meeting Knowledge und finale Output-View-Renderer sind
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geplante nächste Schritte.
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Die eigentliche Ausgabeerzeugung ist bewusst der letzte Verarbeitungsschritt.
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## Lizenz
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Noch nicht festgelegt.
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