Как агент узнаёт кто ответственный?

Из контекста встречи: 'Иван, ты можешь сделать?' → Иван ответственный. Или явно: 'Иван assigned к task'. Если неясно → спрашивает в Slack перед созданием задачи.

Может ли это интегрироваться с Google Meet и Zoom?

Да. Агент может быть приглашён на встречу как participant (слушает и парсит real-time). Или позже обрабатывает запись. Для Zoom требуется webhook, для Google Meet через GCP API.

Может ли это создавать эпики или сложные структуры?

Да. Если action item больше (напр. 'переделать архитектуру'), агент может создать эпик с sub-tasks, не просто одну задачу. Зависит от context и сложности.

Что если встреча была не по делам, а casual?

Агент может фильтровать: 'это выглядит как casual discussion, нет action items'. Или создаёт только то что выглядит actionable. Нет смысла создавать задачу из 'как дела'.

Может ли это сохранять decisions для истории?

Да. Решения ('выбрали PostgreSQL вместо MySQL', 'бюджет Q3 = $500k') сохраняются в Decision log в Notion или wiki с context, date, participants. Для future reference.

Как агент справляется с timeouts и deadline'ами?

Если на встречи упомянут deadline ('до пятницы'), агент выставляет это в Jira. Если не упомянут, может спросить в Slack или выставить default (72 часа). Потом напоминает за 24 часа до deadline.

AI-парсер встреч: автоматические задачи из совещаний

Встречи → задачи: распреди работу без переписывания в Jira

Q: Может ли агент работать с русским языком на встречах?

Да. Встречи на русском, английском, смешанные — агент распознаёт язык и парсит action items. Задачи создаёт на том же языке что говорили на встречи.

Агент слушает видео/аудио встречи (или читает транскрипт), извлекает action items и decisions, создаёт задачи в Jira/Linear с назначениями, deadline'ы, описания, приоритеты. Синхронизирует с календарём, отправляет уведомления участникам. На русском и английском. От 1 490 ₽/мес.

Запустить AI-парсер встреч: автоматические задачи из совещаний

366k+⭐ OpenClaw на GitHub

<5минут до запуска

Звучит знакомо?

Что съедает ваше время

Встреча закончилась → никто не переписал action items, все забывают что надо делать

Задачи создаются вручную: PM слушает запись, пишет в Jira, назначает людям, тратит час на переписывание

Решения теряются: на встречах решают архитектурные вопросы, потом никто не помнит почему так выбрали

Метрики потеряны: нет связи между встречей и задачами, нет видимости who committed to what

Возможности

Что умеет ваш AI-агент

Автоматическое извлечение action items

Агент анализирует видео/аудио встречи (или транскрипт) → находит action items: 'Иван должен сделать код review', 'Маша должна подготовить доклад'. Выделяет ответственных, deadline'ы если упомянуты.

Автоматическое создание задач с назначениями

Каждый action item = отдельная задача в Jira/Linear. Агент автоматически назначает (Иван → code-review), выставляет приоритет (если на встречи говорили 'срочно' → high), описание из контекста встречи.

Документирование решений (Decision log)

Агент выделяет решения, принятые на встречи: 'Решили переехать на PostgreSQL', 'Пересчитали бюджет на Q3'. Сохраняет в Notion или wiki с context: кто предложил, когда решили, почему.

Синхронизация с календарём и напоминания

Созданные задачи автоматически добавляются в календарь (deadline в Google Calendar). Агент отправляет напоминания участникам: 'На встречи вы committed к task X, deadline через 2 дня'.

Уточнение и факт-чек с участниками

После встречи агент отправляет draft список action items в Slack: 'Иван: code-review к пт. Маша: доклад к вт.' Участники могут поправить, уточнить, и тогда задачи создаются финальные.

Работает с вашими инструментами

Zoom/Google Meet

Jira

Linear

Slack

Google Calendar

Notion

Как это работает

Запустите за несколько шагов

Встреча в Zoom/Google Meet

Встреча проводится обычно, агент присутствует (или позже обрабатывает запись). Люди обсуждают, решают что надо делать.

Агент слушает и парсит

Агент слушает встречу (real-time или из записи), выделяет: action items ('Иван сделает'), decisions ('мы выбрали X'), deadline'ы если упомянуты.

Draft action items в Slack

Агент отправляет в Slack канал встречи: 'Action Items из meeting: - Иван: code-review PR #123 (срочно) - Маша: доклад на Q3 planning (вт)'. Участники могут поправить.

Создание задач в Jira/Linear

После подтверждения, агент создаёт задачи: каждый action item → одна задача, назначена ответственному, приоритет, description с reference на meeting.

Напоминания и tracking

Задачи в Jira, deadline'ы в Google Calendar. Агент отправляет напоминания: 'У тебя 2 дня до deadline из meeting X'. По готовности задач агент обновляет meeting record: какие action items завершены.

FAQ

Часто задаваемые вопросы

Да. Встречи на русском, английском, смешанные — агент распознаёт язык и парсит action items. Задачи создаёт на том же языке что говорили на встречи.

Связанные страницы

ИИ-помощник для менеджера проектов team-lead AI-сборщик standup'ов: ежедневный дайджест AI-генерация коммерческих предложений

Хотите OpenClaw — но без DevOps?

OpenKlo — managed-хостинг оригинального OpenClaw. Тот же агент, но в браузере за 3 минуты.

Создать AI-агента за 3 минуты

Оплата в рублях · Все топовые модели включены · Меняйте тариф в любой момент