Notion到底值不值得用？这篇把入口、用法、坑位一次说清。
开完会，录音躺在手机里三天没人点开，这种事太常见了。真到要落实的时候，大家又得重新围一圈回忆“当时谁说要干那个来着”。问题的核心其实不在转文字——转写工具现在够多了——而在于转出来的稿子还是一坨口语，你得从头再读一遍、手动抠出谁负责什么、哪天交。这一步才是真正吃时间的。下面这套流程，目标就是让录音进来、任务清单出去，中间只做必要的校对，不做重写。
先解决“转完还得手改”这个死结
很多人卡在第一步的认知上：以为把音频丢给工具转成文字就完事了。实际上普通转写稿里全是“呃”“那个”“我们先这样吧”，一句话能拆成四五个碎片。直接拿这种稿子去总结，模型只能给你一段更通顺的废话。
真正要做的，是把“转写”和“结构化”拆成两个独立环节：Whisper负责把声音变成带标点的文本，DeepSeek负责把文本变成带责任人和日期的任务条目。两个工具各干各的活，中间你只需要做一轮轻量清洗——删掉语气词、把同一个人连续说的短句合并、统一人名写法。这一步花五分钟，后面省半小时。
第一步：Whisper转文字，模型和参数怎么定
Whisper有tiny到large几个尺寸，别一上来就上最大的。会议录音通常在一个相对安静的环境里，几个人轮流说话，用medium就够，有GPU的话跑起来很顺。纯CPU环境选base，速度能接受，准确率在普通话清晰的场景下也够用。方言重或者会议室回声大的，再往small或medium走。
参数上有两个地方值得调。language直接写”zh”，别让它自动检测，自动检测在夹杂英文术语的会议里容易跳来跳去。temperature设成0或者接近0的值，让输出稳定，不要每次跑出来不一样。beam_size给到5到8之间，解码路径多一点，专有名词的识别会稳一些。
长录音别整段扔进去。超过五分钟的音频切成90秒左右的片段，片段之间留一点重叠，避免一句话被切断。如果你用faster-whisper这类实现，它自带VAD静音过滤，能把没人说话的段落跳过去，速度快不少，内存占用也低。国内网络下载模型走HuggingFace镜像，设一个HF_ENDPOINT环境变量指向镜像地址，首次下载完就缓存到本地了。
转出来的文本记得导纯文本，不要带时间戳。时间戳对后面提取任务没有帮助，反而会让模型把“14:02”当成讨论内容。
第二步：给DeepSeek一套提示词，拆出责任人和截止时间
文本清洗完，下面是提示词的事。别写“请总结会议内容”这种开放指令，模型会自由发挥。要锁死输出结构。
一个可用的模板长这样：你是一名会议记录整理员，请从下面的转录文本中提取所有待办事项，每条输出三个字段——事项描述、负责人、截止日期。事项描述必须以动词开头，比如“提交”“确认”“对接”“修订”。负责人从文本中出现的人名里取，写成【部门-姓名】的格式。截止日期统一写成YYYY-MM-DD。如果原文没有明确责任人或日期，对应字段填“待确认”，不要自己推测，不要留空。除了任务清单，不要输出任何解释性文字。
这段提示词里最关键的是“待确认”兜底和“动词开头”两个约束。没有兜底，模型会编一个看起来合理的人名填进去；没有动词约束，你会收到一堆“关注一下”“推进推进”这种没法执行的任务。
文本超过几千字的，分段提交。每段前面加一个语义锚点，比如【议题：Q3上线排期】，然后单独问“提取本段待办，只输出三列”。DeepSeek的上下文窗口够大，但长文本后半段的信息密度会下降，分段处理反而更稳。
第三步：输出到表格或待办工具，字段设计别偷懒
任务清单出来之后，直接粘到飞书多维表格、Notion数据库或者任何你团队在用的待办工具里。字段至少保留四个：任务描述、负责人、截止日期、来源会议。第四个字段很多人省掉，后面追责的时候就想不起来这条任务是哪次会议定的。
日期字段用日期类型，不要用文本。文本格式的“2026-05-20”在表格里没法排序、没法做临期提醒。负责人字段如果团队人数不多，做成单选标签，方便按人筛选。任务描述保持一行一条，不要把多个动作塞进同一个单元格。
如果你的待办工具支持API，这一步也可以脚本化：DeepSeek输出JSON，直接写进数据库。但第一次跑建议手动粘，看一眼模型提取的质量再决定要不要自动化。
几个容易翻车的地方
人名识别是最常见的坑。Whisper对中文人名的转写准确率取决于发音清晰度和上下文，同音字写错很常见。清洗阶段把全文的人名统一替换成标准写法，别指望模型自己纠正。口语废话多的问题，靠VAD过滤加人工删语气词解决，不要试图用提示词让模型“忽略废话”——它忽略不干净，还会把废话里的词误判成任务。
敏感会议别上传。Whisper本地跑不联网，但DeepSeek这一步如果走云端API，文本就出了你的机器。涉及薪酬、法务、未公开财务数据的会，要么用本地部署的模型，要么把敏感段落删掉再提交。DeepSeek的API按token计费，缓存命中的输入价格很低，但这不是重点——重点是数据边界要自己划清楚。
（工具迭代较快，建议以官方页面说明为准）
FAQ
问：方言重、口音杂的录音能用吗？
普通话带口音问题不大，Whisper对带口音的普通话有一定鲁棒性，但纯方言（比如粤语、闽南语）识别率会明显下降。可以试一下small或medium模型跑一小段看看效果，不行就换专门的方言ASR，或者会前约定用普通话。中英夹杂的会议Whisper处理得还行，language设成zh，英文术语一般能保留。
问：一小时的录音要跑多久？
看硬件。CPU跑base模型，一小时音频大概十几到二十分钟；有GPU跑medium，通常几分钟到十分钟以内。faster-whisper比原版快不少，CPU上也能接受。DeepSeek那一步是纯文本处理，几千字的稿子几秒到十几秒就出结果，时间基本都花在转写上。建议会后就跑，别攒着——录音越放越不想碰。
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