打通社群讨论与知识沉淀，一键自动提炼核心决策与待办事项
💡 核心应用场景与业务价值
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线上讨论记录自动结构化 ：项目组在企微群内完成线上方案评审或脑暴后，系统自动提取指定时间段内的聊天记录并生成标准会议纪要。解决人工整理群聊记录耗时费力、信息零散易遗漏的痛点。
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待办事项（To-Do）智能提取与派发 ：AI 自动识别讨论内容中的责任人与交付节点（如"@小张 本周五前完成原型设计"），并自动提炼为待办任务。解决社群讨论完无落实、责任人不清晰的痛点。
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跨部门项目进度自动汇总 ：针对多群协同的项目，系统自动定期拉取各项目群的讨论要点并生成项目周报。解决管理者需要逐个退群/进群翻看记录、信息获取效率低下的痛点。
⚙️ 技术架构设计 / 实现逻辑
系统采用"消息拉取-语义清洗-摘要提炼-定向推送"的串行处理架构：
[ 接收端 / 记录拉取 ] ──► [ 业务 / AI 处理层 ] ──► [ 下发 / 归档层 ]
企微会话内容 API / 文本格式化 + 角色清洗 发送结构化纪要卡片
聊天记录导出 API + 大模型摘要与待办提取 + 自动同步企业知识库-
接收端（记录拉取） ：通过企微 API 拉取指定
chat_id在特定时间范围内（如近 2 小时）的原始聊天记录列表。 -
业务/AI 处理层：将原始 JSON 消息拼接为"发言人: 内容"的上下文文本，送入大模型，结合结构化 Prompt 提炼议题、结论与待办事项。
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下发/归档层：将 AI 生成的会议纪要通过企微 API 回传至对应群聊，并同步写入企业在线文档或知识库中。
🚀 快速开发/搭建四步法
第一步：调用企微 API 提取群聊天记录
调用企微接口，传入 chat_id 与时间戳范围，拉取会话记录列表。
第二步：格式化文本与清洗无效消息
过滤掉系统通知、撤回消息及表情包，将聊天记录拼装成便于大模型理解的文本流。
[14:00] 张三(产品): 关于大促首页改版，大家怎么看？
[14:02] 李四(设计): 建议把优惠券入口放到视觉焦点位置。
[14:05] 王五(技术): 技术实现没问题，预计需要 2 天开发。
[14:10] 张三(产品): 行，那就定这个方案。@李四 明天中午前出高保真图。第三步：构造纪要提炼 Prompt 送入大模型
将整理好的文本流送入大模型进行结构化提炼。
{
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是一名高效的行政与项目管理专家。请将传入的企微群讨论记录整理成标准会议纪要，格式必须包含：1. 讨论主题；2. 核心结论；3. 后续待办事项（需明确责任人与完成时间）。"
},
{
"role": "user",
"content": "【聊天记录文本流】...\n（传入上述清洗好的文本）"
}
]
}第四步：格式化生成结果并通过企微 API 群发
大模型返回纪要后，组装为企微富文本或卡片报文发送至群聊。
{
"msgtype": "template_card",
"template_card": {
"card_type": "text_notice",
"main_title": {
"title": "📋 【AI 智能会议纪要已生成】"
},
"sub_title_text": "项目组线上讨论要点汇总",
"horizontal_content_list": [
{
"keyname": "讨论主题",
"value": "大促首页改版方案评审"
},
{
"keyname": "核心结论",
"value": "确定采用视觉焦点突出优惠券入口的方案，技术预估开发周期 2 天。"
},
{
"keyname": "待办事项",
"value": "@李四 明天 12:00 前提交高保真设计图"
}
]
}
}🛡️ 生产环境运维最佳实践
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严格遵守数据隐私与商业机密合规：聊天记录可能涉及敏感业务数据，提交给公有云大模型前需做脱敏处理；对于高保密项目，建议部署私有化大模型或内部 RAG 节点处理。
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长文本分段与 Token 长度控制：若讨论记录跨越几天或消息量极大（超数万字），需先进行滑动窗口分段摘要，再进行二次汇总，防止超出大模型的上下文窗口限制（Context Window）。
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增加人工确认与编辑二次修正通道：AI 提炼的纪要消息卡片下方，建议提供"在文档中编辑"的链接，方便发起人快速修正误判的责任人或交付时间。
如需查阅更多会话 API 接口、消息卡片样式及企微 API 二次开发文档，可参阅 API 文档：平台介绍 - QiWe API｜企微 API 开发文档