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Get Started Free →会議テキストやメモから構造化された議事録を自動生成するスキル。 「議事録をまとめて」「会議メモを整理して」「アクション項目を抽出して」等のリクエストで発動。
.claude/skills/minicoohei-meeting-notes-summarizer/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 69% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 370% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 107% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 196% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 136% | 0% |
会議メモ、文字起こし、チャットログを読み取り、構造化されたMarkdown議事録へ整形する。入力に不足がある場合は推測で埋めず、記載なし、要確認、期限未定 などで明示する。
以下の依頼を受けたときに使用する。
代表的なトリガーフレーズ:
以下の手順で処理する。初回生成で終わらせず、セルフレビューと改善ループを必ず1回は実行する。
記載なし または 要確認 として扱う参加者不明 と記載する決定、合意、承認、決まった などの表現から確定事項を抽出する決定事項なし と明記するやる、対応する、確認する、次回までに などの表現からタスクを抽出する要確認、期限が不明な場合は 期限未定 と記載するreferences/output-template.md を読み、同じ順序と見出し構成で初回ドラフトを作る記載なし、要確認、期限未定 を使って明示するOK / 要修正 / 要確認 で判定し、根拠を1行で添えるセルフレビューチェックリスト:
決定事項なし と明記されているか要確認 / 期限未定 を入れたかreferences/output-template.md の見出し順と主要言語に従っているかOK になった残課題 として明記するreferences/output-template.md を読み、同じ順序と見出し構成で整形するdiff として要約する追加、修正、要確認 の3区分で示すoutput/ または利用中リポジトリの outputs/ に保存する出力は references/output-template.md のテンプレートに従う。最低限、以下のセクションを含める。
アクション項目は表形式で整理し、担当者、タスク、期限、優先度を列として並べる。
Iterative Refinement を使う場合は、テンプレート本体の前に以下を追加してよい。
## セルフレビュー結果## 修正diff## 残課題（必要な場合のみ）以下の順で内部的に処理する。
OK / 要修正 / 要確認 と根拠を返す」要修正 または 要確認 が付いた項目だけを対象に議事録を更新し、修正内容を列挙する」追加 / 修正 / 要確認 に分けて表示し、その後に最終版を出力する」アクション項目 セクションに 今回のアクション項目はありません と記載する（推定） を付ける参加者: 不明（テキストに記載なし） と記載する記載なし と明記する| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 18,178 | 2,813 | -85% | 1 | 1 | 0% | 3,003 | 2,164 | -28% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 10,229 | 7,870 | -23% | 1 | 1 | 0% | 1,790 | 3,024 | +69% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 3,612 | 6,965 | +93% | 1 | 1 | 0% | 659 | 3,095 | +370% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 5,291 | 6,533 | +23% | 1 | 1 | 0% | 747 | 2,888 | +287% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 8,872 | 7,258 | -18% | 1 | 1 | 0% | 1,506 | 3,119 | +107% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 10,190 | 11,007 | +8% | 1 | 1 | 0% | 1,285 | 3,801 | +196% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 5,386 | 7,510 | +39% | 1 | 1 | 0% | 890 | 3,121 | +251% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 5,889 | 7,688 | +31% | 1 | 1 | 0% | 759 | 2,997 | +295% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 6,164 | 9,349 | +52% | 1 | 1 | 0% | 1,185 | 3,660 | +209% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 7,860 | 6,846 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,464 | 2,994 | +105% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 3,930 | 9,015 | +129% | 1 | 1 | 0% | 751 | 3,301 | +340% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 7,136 | 7,278 | +2% | 1 | 1 | 0% | 1,317 | 3,107 | +136% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 8,129 | 6,755 | -17% | 1 | 1 | 0% | 1,263 | 2,966 | +135% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 2,922 | 6,765 | +132% | 1 | 1 | 0% | 531 | 2,949 | +455% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 7,280 | 11,659 | +60% | 1 | 1 | 0% | 1,201 | 3,962 | +230% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 2,732 | 6,875 | +152% | 1 | 1 | 0% | 480 | 2,935 | +511% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 2,450 | 7,004 | +186% | 1 | 1 | 0% | 359 | 2,976 | +729% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 11,086 | 6,562 | -41% | 1 | 1 | 0% | 1,697 | 2,838 | +67% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 4,536 | 3,729 | -18% | 1 | 1 | 0% | 712 | 2,216 | +211% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 13,262 | 13,099 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,217 | 3,971 | +79% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 3,411 | 6,983 | +105% | 1 | 1 | 0% | 718 | 3,333 | +364% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 4,102 | 5,828 | +42% | 1 | 1 | 0% | 618 | 2,854 | +362% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +36 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.