meet-scribe
线下会议自动纪要：录音 → 本地转写 + 说话人分离 → claude 生成纪要 → 落 Obsidian，全程无人值守。
线上会议早就有自动纪要了，线下会议还停留在「散会以后凭记忆补」。把录音丢给云端 ASR 又有两个别扭：会议内容出了本机，转写按分钟计费。meet-scribe 把整条链路搬回本地：录音结束文件一落盘，launchd 自动接手——WhisperX 本地转写、pyannote 说话人分离、
claude -p生成纪要、写进 Obsidian vault——音频不出本机，零边际成本，没有守护进程也没有数据库。
它解决什么
| 痛点 | 方案 |
|---|---|
| 线下会议纪要靠手写 | 录音自动变成带说话人的结构化纪要 |
| 云端 ASR 的隐私与成本 | 模型全本地跑，音频不出本机，零边际成本 |
| 不想维护常驻服务 | 无 daemon 无数据库，launchd WatchPaths 文件触发 |
核心机制：目录即状态机
两个入口：Mac 上 meet start/stop 起停录音；iPhone 用语音备忘录录完，经 iCloud 的 MeetInbox 目录自动流入。之后一切由文件驱动——
音频落盘 → launchd WatchPaths 触发 → bin/pipeline.sh 单接缝四步：ffmpeg 转 16kHz wav → whisperx 中文转写 + 说话人分离 → 填 prompt 调 claude -p 出纪要 → 写 Obsidian 并归档。目录本身就是状态机：inbox / processing / archive / error，一眼看清每条录音走到哪一步。人只做三件事：起停命名、校正说话人姓名、执行纪要里的 TODO。
怎么用
bin/meet start 会议名 开录、bin/meet stop 收工，或者把任意音频丢进 ~/Meetings/inbox/ 即自动处理。换机部署：uv venv + ModelScope 拉模型（转写模型 1.5GB + 中文对齐模型 1.2GB，国内直连可达）+ M1/init.sh 自检 + 装载 launchd plist。
一句话
把「开完会写纪要」这件事从你的待办清单上永久划掉——而且一分钱不花。