可借助豆包AI从清洗后的会议文本中精准提取最多5条核心金句，需满足独立成句、无指代不明、体现明确立场或结论、长度≤35字，并经人工校验上下文真实性与完整性。
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如果您已将视频会议的语音内容转换为文字记录，但需要从中快速识别出最具价值的观点、结论或行动要点，则可借助豆包AI对文本进行语义分析与关键信息萃取。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、准备结构清晰的转录文本
豆包AI对输入文本的格式敏感，杂乱的换行、重复语气词、无标点长句会显著降低金句识别准确率。需先对原始转录稿做基础清洗，确保语义单元完整、主谓宾结构可辨。
1、删除“嗯”“啊”“那个”等非必要填充词，保留发言者原意不变。
2、将每轮有效发言合并为独立段落，同一人连续多句发言不强制分段。
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3、为每段添加简短角色标识，如【主持人】、【技术负责人】，不使用括号外符号。
4、统一使用中文全角标点，尤其确保句号、问号、感叹号完整闭合。
二、使用豆包AI的指令式提问法
直接粘贴长文本易导致模型注意力分散，应采用分层引导策略，通过明确指令框定输出范围，迫使AI聚焦于“金句”定义本身——即具备概括性、决策性、冲突性或启发性的单句表达。
1、在豆包AI对话框中输入：“请从以下会议记录中提取最多5条核心金句。金句需满足：独立成句、不含代词指代不明、体现明确立场或结论、长度不超过35字。仅输出金句，不加序号、不加引号、不解释。”
2、紧随其后粘贴清洗后的文本，确保总字符数控制在8000字以内。
3、若首次结果含糊，追加指令：“上一轮输出中第2条和第4条未体现决策属性，请重新筛选，优先保留含‘必须’‘立即’‘终止’‘转向’等强动作动词的句子。”
三、人工校验与上下文锚定
豆包AI可能将修饰性强调误判为金句，或忽略隐含前提的断言。需以原始音频片段为基准，对AI输出逐条回溯验证，确保每条金句在原始语境中真实存在且未被断章取义。
1、在会议录音时间轴中定位金句对应时段，播放前后15秒语音，确认无前置限定条件被省略。
2、检查AI提取的句子是否依赖前文未提供的专有名词，若是，补充最小必要背景至该句末尾，格式为“（指XX系统）”。
3、对出现两次以上的重复表述，仅保留语义更完整、语气更坚定的一版，删除所有带‘可能’‘大概’‘我觉得’等弱化表述的候选句。
四、批量处理多场会议的标准化流程
当需连续处理十余场同类会议时，手动清洗与指令调整效率低下，应建立可复用的预处理模板与指令变量库，使豆包AI响应趋于稳定。
1、用Excel制作“角色-关键词”映射表，例如【CTO】列关联“架构”“延迟”“SLA”，【销售总监】列关联“签约”“回款”“KP”。
2、在发送AI前，用查找替换功能将发言前缀自动转为标准标识，如将“王磊说：”统一替换为【技术负责人】。
3、固定指令开头为：“依据角色标签及行业术语表，提取以下会议记录中的核心金句。重点识别：含量化指标的承诺、跨部门协作指令、技术路线终局判断。”
