admin f7ad9ba51f Establish prompt engineering baseline with Gold Standard tests
- introduce Gold Standard evaluation corpus
- document decision taxonomy
- define prompt-engineering methodology
- add regression workflow
- establish Prompt Version 2 baseline
- validate decision_simple, decision_deferred and decision_none
2026-07-30 12:13:10 +02:00
2026-07-21 16:32:49 +02:00
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Meeting Lab

Experimentierumgebung zur Entwicklung eines lokalen Diskussionsanalyzers für Meetingtranskripte.

Ziel

Das Meeting Lab dient dazu, Verfahren zur Analyse realer Meetingtranskripte zu entwickeln und zu evaluieren.

Im Mittelpunkt steht nicht die Softwarearchitektur, sondern die Frage:

Wie lässt sich aus einem realen Meeting möglichst zuverlässig strukturiertes Wissen extrahieren?

Neue Ideen werden zunächst hier experimentell umgesetzt. Erst wenn sich ein Ansatz bewährt hat, wird er in den eigentlichen Meeting Assistant übernommen.


Grundidee

Klassische Meeting-Zusammenfassungen versuchen, das gesamte Transkript in einem einzigen Schritt zu verstehen und zusammenzufassen.

Das funktioniert bei realen Diskussionen nur eingeschränkt, da Themen häufig

  • begonnen,
  • unterbrochen,
  • später wieder aufgenommen,
  • ergänzt oder
  • relativiert

werden.

Deshalb verfolgt das Meeting Lab einen mehrstufigen Analyseansatz.

Meeting
    ↓
Normalisierung
    ↓
Diskussionsblöcke
    ↓
Themensegmentierung
    ↓
Extraktion
    ↓
Konsolidierung
    ↓
Protokoll

Jeder Verarbeitungsschritt löst genau eine klar definierte Aufgabe.


Entwicklungsprinzipien

  • Kleine, klar abgegrenzte Verarbeitungsschritte
  • Ein Modul = eine Aufgabe
  • Deterministische Vorverarbeitung
  • Nachvollziehbare Ergebnisse
  • Reproduzierbare Experimente
  • Lokale Ausführung ohne Cloud-Abhängigkeit

Repository-Struktur

meeting-lab/
├── src/            # Quellcode
├── prompts/        # LLM-Prompts
├── experiments/    # Reproduzierbare Experimente
├── samples/        # Beispieltranskripte
├── tests/          # Tests
├── docs/           # Dokumentation
└── pyproject.toml

Aktuelle Pipeline

Whisper
    ↓
normalize_transcript.py
    ↓
chunk_transcript.py
    ↓
(segment_topics.py)
    ↓
Extraktoren
    ↓
Protokoll

Die Themensegmentierung bildet den nächsten großen Entwicklungsschritt.


Projektstatus

Aktuell liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines modularen Diskussionsanalyzers.

Die eigentliche Protokollerstellung ist bewusst der letzte Verarbeitungsschritt.


Lizenz

Noch nicht festgelegt.

S
Description
Spielwiese und Experimentierraum für den Workflow der lokalen Meeting-Protokoll Erstellung. Ergebnisse landen im Meeting-Assistant
Readme
179 MiB
Languages
Python 100%