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DAY 11
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用 Google AI 簡化行政工作流程:一個學校行政人員的 30 天實作紀錄系列 第 11 篇

Day 11:用 NotebookLM 做會議逐字稿——關鍵不在錄音,在議程

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會議紀錄為什麼難做

開完會要交紀錄,這是行政工作的固定項目。難的地方在於:

你不能只寫發生了什麼,你要寫成「會議紀錄」的樣子。

會議紀錄有固定結構——依照議程的案由,一案一案寫:案由、說明、決議。但實際開會不是這樣進行的。實際的會議會離題、會跳回去補充、會有人在第三案講第一案的事、會有一段十分鐘的閒聊。

所以做會議紀錄真正的工作,是把時間軸的內容,重新掛回議程的結構。

我的做法

我用 NotebookLM 做這件事,丟進去三個來源:

來源 作用
會議議程 PDF 架構
會議錄音 內容
簽到表 PDF 出席

然後給它一個指示,重點只有一句:

請根據「會議錄音」製作完整逐字稿,本次會議的正式議程請以「會議議程」為主要架構依據。

那句「以議程為架構依據」是整件事的關鍵。

還有一件事要老實講:這段指示不是我自己想的,是先請另一套工具幫我寫的。

我知道自己要什麼(照議程的結構、不要流水帳),但不確定怎麼講才會被照著做。所以我先把需求描述給另一套工具,請它幫我寫成一段指示,再把那段指示拿去用。

所以這件事其實是三段接力:一個工具幫我把需求寫成指示、NotebookLM 產逐字稿、最後再借助工具潤飾文字。中間那段最顯眼,但沒有第一段,我大概還在跟它來回試。

有沒有那句話,差很多

沒有那句話:它會給你一份照時間順序的逐字稿。內容是對的,但你拿到之後還要自己重新整理——哪一段屬於哪一案、離題的部分要不要留、後來補充的內容要接回前面哪裡。最花時間的工作原封不動還在。

有那句話:產出直接是照議程結構排的。第一案討論了什麼、第二案的結論是什麼,一案一案分好。我拿到之後要做的是確認和潤飾,不是重組。

同樣一份錄音、同樣一個工具,差別只在有沒有告訴它「用這個結構」。

三個來源,缺一不可

議程不只是架構,它還提供正確的用詞。案由的正式名稱、單位的全名、專有名詞怎麼寫——這些如果只靠聽錄音,會出現各種音近的錯字。給了議程,它會照議程上的寫法。

錄音是內容來源,這個沒得取代。

簽到表決定的是實際出席人員——不是議程上的受邀名單。有人請假、有人代理出席,只有簽到表反映當天真的到場的是誰。這件事聽起來瑣碎,但會議紀錄上的出席名單漏人或多人,都是要更正的。

我的經驗是:丟越多正確的參考資料進去,要修的地方越少。 不要只丟錄音就期待它猜對所有名稱。

逐字稿不等於會議紀錄

這裡要講清楚:我用它產出的是逐字稿,不是最終的會議紀錄。

兩者的差別是「取捨」。逐字稿盡量完整;會議紀錄要決定哪些寫進去、哪些不寫。

有些討論過程不適合入紀錄——中途被推翻的說法、講到一半沒結論的枝節、發言者的情緒用語。這些留在逐字稿裡沒關係,但寫進正式紀錄就會變成問題,因為紀錄是要送出去、要存查、要被引用的。

這個取捨我不會交給任何 AI 做。 它不知道哪一句話寫進去會讓某個單位難做人,也不知道哪個決議還沒真的定案。

所以完整流程是:AI 產逐字稿 → 我判斷取捨 → 潤成正式紀錄。 最後一段我也會借助 AI 幫忙潤飾文字,但「留什麼、刪什麼」是我決定的。

一個要提醒的事

會議錄音、簽到表、逐字稿——這三樣都是敏感資料。

錄音裡有每個人講的每句話(包括他以為不會被記下來的),簽到表有出席者姓名,逐字稿有還沒定案的討論。其中最不能外流的是「還沒定案」那部分——會議上被推翻的說法、講到一半的方案,寫成文章就會變成別人眼中的「學校要做這個」。

我的原則是:流程可以公開講,內容不行。 這篇文章講的是怎麼做,沒有任何一句是會議裡的實際發言。

明天

Day 12:政府的統計資料不在你以為的地方——關鍵字搜尋為什麼找不到,以及找到之後更麻煩的事。


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