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|數位時代 BusinessNext

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

每次會議之後總是花上許多時間「人工」整理會議紀錄？此篇教你如何用AI (ChatGPT & Whisper) 自動生成會議紀錄及重點摘要。

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？

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。
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。
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～

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！

如果你想了解關於此篇更詳細的操作步驟教學，歡迎透過此範本市集連結前往我們的範本市集選購套用！
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！
有興趣的讀者可以前往我們的範本市集連結選購套用唷～

Step 1. 建立 Dropbox 雲端硬碟資料夾

如果你是還沒註冊 Dropbox 的新用戶，歡迎透過我們的專屬推薦連結註冊唷 (🔗註冊連結)

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。

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～

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：

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

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

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

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

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

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！

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！

你喜歡這次的主題內容嗎？

如果你覺得我們每週分享的內容對你有幫助，歡迎透過此連結買杯咖啡支持我們吧！

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

從無人機到電動車，愛盛科技打造全方位感測方案

成立於2011年的愛盛科技，長期專注於新世代磁感測技術，在市場上也已累積多項專利技術，建立起堅實的技術與智慧財產權基礎。其核心優勢包含3D平面化的穿隧式磁阻(Tunneling Magnetoresistance; TMR)、異向性磁阻(Anisotropic Magnetoresistance; AMR)感測器、霍爾元件(Hall Effect Sensor)與高感度的磁通門感測器(Fluxgate Magnetometer)，再搭配自研的ASIC訊號處理晶片(Application Specific Integrated Circuit; ASIC) 與AI演算法，構築出完整的感測解決方案。

簡單來說，愛盛科技的磁感測器就像電子世界的「耳朵」，能精準感應極微小的磁場變化，並即時轉換為電子訊號。

賴孟煌指出，磁感測技術最早應用於導航，例如電子羅盤，協助無人機與手機實現精確方位角。愛盛自2016年起打入無人機市場，憑藉優異的抗磁干擾設計，目前其電子羅盤感測器在全球無人機市場市佔率已達七成以上，穩居領導地位。隨後，團隊更將技術延伸至電流感測，透過間接偵測電流產生的磁場，有效掌握電池充放電狀態，應用遍及電動車的車載充電器(On-Board Charger ; OBC)和儲能系統，其nA等級的穿隧式磁阻電源開關使用於醫療裝置與智慧穿戴產品。此外，其微型角度感測器亦被國際品牌採用於手錶旋鈕、滑鼠滾輪與遊戲控制器，具備非接觸式操作與高耐用性，成功取代傳統機械式零件。

近年隨著電動車產業快速發展，對電動車的電池管理與馬達控制的精準度要求日益提升，電流感測技術的重要性也隨之攀升，愛盛科技也從中發掘了新的市場契機。賴孟煌指出，電動車系統中的電流變化極為劇烈，從待機時低至小於1安培的電流，到加速時可能瞬間飆升至400甚至600安培的峰值電流，這對傳統電流感測器來說，是極大的挑戰。「大量程與高靈敏度往往難以兼得。若設計用於偵測極小電流，便難以應對高電流的情境；反之，若強調大量程，則在微小電流的解析度上則可能不足。」他表示。

發現了市場上的痛點後，愛盛科技選擇以其獨特的「複合式感測器」架構搭配「AI演算法」來解決這個難題。他們將多個不同靈敏度的感測元件巧妙地整合成單一系統單晶片(System on Chip; SoC)，並透過內建AI模組，即時判斷目前電流所處的狀態(大電流或小電流)，動態切換不同感測元件的權重，進行參數的最佳化與即時調整。賴孟煌表示，這樣不僅可減少後端中央處理器(Central Processing Unit; CPU)的運算負擔與延遲，更能在毫秒間完成精準判讀，有效避免因電流異常導致系統失效或引發火災等關鍵問題。

打造「會思考的感測器」，解決車用高電流環境下的風險監控難題

「簡單來說，我們讓AI感測器就像有了智能一樣，會依電流強度自動切換最合適的感測模式，確保在各種動態情境下都能輸出最精準、最可靠的電流數據。」賴孟煌補充。也正因為長期在磁感測技術上的累積與持續創新，愛盛科技得以從既有產品線延伸，投入「電動車用人工智慧複合電流感測晶片」的開發，並成功獲得經濟部產業發展署「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」（晶創IC補助計畫）支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下，透過實質資源引導業者前瞻布局AI、高效能運算與新興應用等高值化關鍵技術，進一步強化臺灣 IC 設計產業的國際競爭力與整體韌性，也讓愛盛能加速AI複合式電流感測晶片研發，為下一代電動車與智慧能源系統奠定關鍵基礎。

然而，進入電動車與儲能系統後，愛盛科技也面臨全新挑戰：這些場域的電流變化範圍極大，從小於1安培到數百安培不等，對感測器的量測能力提出更嚴苛要求。這正是愛盛科技進一步思考「高解析度」與「大量程」能否同時兼得的起點，也為其AI電流感測技術的誕生鋪設契機。「我們不是從零開始，而是站在過去的客戶基礎上，把技術推進到下一個世代」賴孟煌強調。

愛盛科技此次申請晶創IC補助計畫的技術主軸，是一顆符合AEC-Q100車規認證、導入AI演算法的複合式電流感測晶片。賴孟煌說，這項產品整合多通道感測架構與即時AI判讀能力，目的是在車輛充電、動力轉換、電池管理系統(Battery Management System; BMS)等核心應用中，提供更穩定的電流監控能力，這不只是技術突破，更是企業在智慧能源領域的關鍵布局。

愛盛科技早已憑藉其漏電流感測晶片打入歐美、韓等多家車廠的供應鏈。這次的AI複合式電流感測器，正是從原有的客戶需求延伸而來，並計畫拓展至車載充電器(On-Board Charger; OBC)與儲能設備等市場，擴大產品組合與提升毛利空間。賴孟煌表示，之所以能快速推進研發與產品化，與臺灣強大的半導體供應鏈密不可分。愛盛科技善用在地資源加快量產速度，此外，也積極與台大合作取得穿隧磁阻技術的初期研發基礎，進一步開發出符合商用需求的產品。「臺灣有最強的製造環境，我們要做的，是把它變成自己的技術優勢，」賴孟煌說。

面對電動車、儲能、智慧工業與醫療等多元市場，愛盛科技將持續深化磁感測與AI的整合技術，朝更高精度、更高可靠性、模組化平台前進。

未來3到5年，愛盛預期電動車與儲能將是主要成長動能。其AI電流感測平台，也將進一步延伸至智慧能源管理系統、高階工業伺服馬達、甚至軍用與航空等高可靠場域。藉由持續強化SoC整合能力與AI模組設計，愛盛科技將力求在國際感測市場中，扮演能見度更高的角色。「我們的願景，是讓世界聽見臺灣感測技術的聲音，真正把感測做到『聰明又可靠』，推動淨零、智慧與永續的未來，」賴孟煌有信心的說。

｜企業小檔案｜
- 企業名稱：愛盛科技
- 創辦人：賴孟煌
- 核心技術：磁場感測晶片開發之領導廠商
- 資本額：新台幣3億元

｜驅動國內 IC 設計業者先進發展補助計畫簡介｜
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作，所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」，目標在於藉由半導體與生成式AI的結合，帶動各行各業的創新應用，並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下，經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」，以實質政策補助，於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局，以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭，並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。