单次会议摘要很有用。但一个能理解团队过去20次会议的摘要呢？那是变革性的。
一次性摘要的问题
大多数AI会议工具将每次会议视为独立事件。转录、总结、然后继续。但真正的工作不是孤立发生的 — 决策在演变，话题在重复，上下文至关重要。
上下文引擎的工作原理
OTLDR的上下文引擎在系列级别积累知识。每次会议被总结时，AI也会更新系列上下文 — 捕捉重复出现的主题，跟踪随时间变化的决策，学习团队的模式。
积累的内容
- 重复话题 — 跨会议不断出现的问题
- 决策演变 — 决策如何随时间变化和发展
- 团队动态 — 谁通常负责什么，参与模式
- 术语 — 团队特定的专业术语和项目名称
真实案例
想象一个有24次历史会议的"开发团队周会"系列。当AI总结第25次会议时，它不会从零开始。它知道：
- 团队已经跟踪"WebSocket优化"问题3周了
- Minjun通常负责后端性能工作
- 部署流水线在第20-23次会议中讨论，在第24次中解决
这个上下文使摘要更相关、更准确、更具可操作性。
隐私设计
所有上下文都保留在您的工作空间内。上下文引擎使用您自己的AI API密钥，积累的知识永远不会在工作空间之间共享或用于AI训练。
试试看
从任何系列开始，观察您的摘要随时间不断改善。免费开始。