做會議紀錄好麻煩?ChatGPT+Whisper一次完成!自動聽打、摘要、寄發都可以
做會議紀錄好麻煩?ChatGPT+Whisper一次完成!自動聽打、摘要、寄發都可以

工作免不了開會,開會免不了會議紀錄...

過去是不是有過開會不小心恍神,怕漏了重點,四處詢問同事拼湊記憶…,即使會議有錄影/音,總長 1hr+ 連拖拉時間軸或兩倍速也很浪費時間? 亦或是每次會議之後總是花上許多時間 「人工」 整理會議紀錄、再透過 Email 或訊息傳送給與會同事、團隊的經驗?

現在 NoTime NoCode 有更好的解決方案分享給大家參考!就讓 AI (ChatGPT & Whisper) 幫你自動生成會議紀錄及重點摘要吧~

本篇的內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 工作術 #008 的詳細介紹說明文,如果還沒看過貼文的朋友,歡迎透過以下連結前往社群,看看我們製作的精美圖文唷!

前情提要

在微軟 Teams 或 Google Meet 還沒正式推出能自動摘要會議重點的 AI 服務前,若要實現語音轉文字並製作會議摘要,我們大部分都會把會議的錄影/音檔先上傳到「Good Tape / 雅婷逐字稿」轉成逐字稿,再丟進 ChatGPT 總結成會議摘要 ...

這次跟大家分享如何透過 Zapier 自動化整合工具,把整個流程串起來並實現流程自動化!

而這個自動化應用到底有什麼好處呢?

  1. 自動化實現 AI 語音轉錄文字: 不用再人工聽打、反覆聆聽語音檔案尋找重要時間點。

  2. 依指令 AI 自動產生會議紀錄摘要: 無需來回手動將會議逐字稿貼到 ChatGPT 後複製貼上。

  3. 自動透過信件、通訊工具寄發 AI 摘要內容: AI 記錄內容自動寄給你或團隊,輕鬆編輯轉發或存留紀錄。

自動化流程建立好後,只要把影音檔存到雲端硬碟後,就可以自動透過 OpenAI 的 Whisper 把影音檔轉成逐字稿,再丟進 ChatGPT 總結會議摘要,同時儲存會議紀錄到雲端硬碟並 Email 副本給自己,省下之前中間轉換工具的等待與手動處理時間~

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流程 3 步驟示意
圖/ NoTime NoCode
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自動化產生會議記錄及重點摘要流程示意
圖/ NoTime NoCode

實作步驟簡介說明

要建立一個結合 OpenAI (ChatGPT & Whisper) 的 AI 會議記錄、重點摘要工具,主要可分為三個主要的工具設定就可以完成囉!

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我們的教學內容主要會以 GIF 動圖具體呈現操作步驟細節,方便你了解細節的操作步驟!
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Step 1. 建立 Dropbox 雲端硬碟資料夾

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在 Dropbox 雲端硬碟中,建立存放會議錄音檔或影片的資料夾。並可以先在裡面存放一個自己想轉換使用的影音檔。

ps: 也請留意屆時上傳的影音檔案大小需 ≤ 25 MB。而影音檔案可以支援 MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV, or WebM 的類型。

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建立 Dropbox 資料夾示意
圖/ NoTime NoCode

Step 2. 設計總結會議重點的 AI 指令 (prompt)

在這個步驟中,AI 指令設計的主要目的是讓 ChatGPT 能夠處理由 OpenAI Whisper 將影音檔轉譯成文字的內容。

你可以根據個人喜好自由設計 AI prompt 指令,以呈現 ChatGPT 整理會議內容的結果,包括格式呈現方式、文字語法和內容分類等相關內容。

建議可以自己先在 ChatGPT 測試模擬幾次,找到最符合自己期待的 prompt 指令。以我們過去所使用的指令範例,例如:「請將以下會議內容使用 Markdown 語法,依會議結論、 會後行動兩大類別列點摘要整理」。

ps: 上面指令中提到的「以下會議內容」就會是稍後在步驟 3. 會提到由 Whisper 將影音檔轉譯成文字的內容唷!而設計好後符合需求的指令後,就可以先把內容存在記事本上,後續步驟就會用到囉~

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設計 AI 指令 prompt 示意
圖/ NoTime NoCode

Step 3. 透過 Zapier 串接數位工具

最重要的一個步驟,我們會透過 Zapier 這個自動化工具 (可被稱為數位工具界的膠水),在完全不需要寫任何程式的情況下,將不同的數位軟體 (e.g. Dropbox、ChatGPT、Gmail) 串接整合在一起!

以這次的情境為例,我們會在 Zapier 中設定五個 Zap 模組,分別是:

  1. 判斷 Dropbox 雲端硬碟是否有新的影音檔案

- 在 Zapier 中第一個觸發 (Trigger) 的模組 App 請選擇 Dropbox,而觸發事件 (Event) 請選擇 “New File in Folder”
- 記得在 Dropbox 先上傳一個要測試的影音檔案唷

  1. 透過 AI 將影音檔轉為逐字稿

- 在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 OpenAI,而行動事件 (Event) 請選擇 “Create Transcription”
- 此步驟主要是設定將前一步於 Dropbox 雲端硬碟偵測到的影音檔轉為逐字稿
- 在這個步驟的設定中,Zapier 會請你前往 OpenAI 註冊一個帳號,並提供對應的存取金鑰

  1. 將逐字稿檔案儲存至 Dropbox 雲端硬碟中

- 在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 Dropbox,而行動事件 (Event) 請選擇 “Create Text File”
- 此步驟主要是設定將前一步產生的逐字稿儲存至 Dropbox 雲端硬碟中

  1. 設定 AI 指令將文字稿進行內容的重點摘要

- 在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 OpenAI,而行動事件 (Event) 請選擇 “Send Prompt”
- 此步驟主要是設定將 2. 產生的逐字稿內容,依據於 Step 2. 設計的 ChatGPT 指令 (prompt),進行內容的總結

  1. 透過 Gmail 寄出 AI 所生成的重點摘要內容

- 在接續的行動 (Action) 模組 App 請選擇 Gmail,而行動事件 (Event) 請選擇 “Send Email”
- 此步驟主要是設定將前一步產生的內容總結帶入 Gmail 中並寄出給你所指定的收件者

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用 Zapier 串接數位工具流程示意
圖/ NoTime NoCode

上述步驟都設定好後,就成功為自己建立一個結合 OpenAI ChatGPT 及 Whisper 的 AI 會議記錄小幫手囉,幫助你省下在不同工具間轉換的等待與手動處理時間,自動取得會議重點!

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自動化產生會議記錄及重點摘要流程示意
圖/ NoTime NoCode

針對以上應用,如果你有其他情境想法,也歡迎透過此 表單連結 分享給我們唷~

延伸應用分享及結論

透過 NoCode 自動化工具 Zapier,在不需要寫程式的情況下,就可以建立一個結合 ChatGPT & Whisper 的 AI 會議記錄小幫手!

未來只要把影音檔存到 Dropbox 雲端硬碟後,就可以讓 AI 小幫手自動把影音檔轉成逐字稿並總結會議摘要,同時儲存會議紀錄到雲端硬碟與 Email 給自己,大大省下原本工作流程中的等待與手動處理時間~

除此之外更棒的是,你還可以有不同的延伸應用:如果會議紀錄總需要依循固定格式,也能在 AI 會議紀錄之後自動將內容套版至文件範本,一氣呵成!

又或是公司習慣使用 Notion 或其他工具建檔會議紀錄,也能運用 NoCode 自動化工具串接,自動新增 AI 生成內容至協作記事本中,無需再手動複製貼上囉!

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AI 會議小幫手延伸應用示意
圖/ NoTime NoCode

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或是有什麼其他情境想要了解的嗎?也歡迎留言或透過此 表單連結 許願給我們哦~

閱讀過程中若有任何問題,都可以透過 NoTime NoCode IG (@notime_nocode) 私訊我們,或來信 contact@notimenocode.com 聯繫詢問 :)

本文授權轉載自:NoTime NoCode

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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