Как встречи в агентстве автоматически становятся доступны всей команде

Как встречи в агентстве автоматически становятся доступны всей команде

08.04.2026 0 Автор Павел

Знакомая ситуация: коллега вернулся со встречи с клиентом. Ты спрашиваешь, что обсуждали. Он говорит: «Ну, там много всего, я потом напишу в чат». Потом он уходит на следующий созвон, забывает, а ты так и не узнаёшь, что клиент попросил поменять в рекламе.

В IT-Agency мы решили эту проблему. Теперь любая встреча автоматически становится доступна всей команде. Без пересказов в чате, без «перешли запись» и без «а что там решили?». Три команды в терминале, пять минут, и вся информация в общей базе знаний.

Проблема: знания застревают в одной голове

В агентстве проходят десятки встреч в неделю. Созвоны с клиентами, планёрки, 1-on-1, юнитовые синки. На каждой встрече обсуждаются задачи, бюджеты, сроки, решения. Кто-то записывает заметки в свой блокнот. Кто-то надеется на память. Кто-то скидывает тезисы в чат, но через два дня они тонут в потоке сообщений.

Результат: информация размазана по личным заметкам, чатам и головам. Когда нужно вспомнить, что обсуждали с клиентом месяц назад, приходится собирать пазл из трёх источников. Или просто переспрашивать коллег, отвлекая их от работы.

Решение: автоматический пайплайн записи встреч

Мы построили цепочку из трёх шагов. Каждый максимально автоматизирован, чтобы от сотрудника требовался минимум действий.

1

Granola записывает встречу

Сотрудник проводит созвон как обычно. Granola работает в фоне: записывает аудио и создаёт транскрипт. Никаких дополнительных действий не нужно. Запись появляется в локальном кэше на компьютере автоматически.

2

/granola — экспорт в Inbox

После встречи сотрудник запускает команду /granola в Claude Code. Скрипт находит новые записи в кэше Granola и экспортирует их как Markdown-файлы в папку 00 Inbox/ общего рабочего пространства. Каждый файл содержит дату, участников и полный транскрипт.

3

/inbox — классификация и раскладка

Команда /inbox анализирует файлы: определяет тип встречи, находит клиента по участникам, чистит транскрипт от ошибок распознавания речи и перемещает в правильную папку. Например: 01 Clients/k31.ru/meetings/2026-04-08.md

4

Вся команда имеет доступ через Claude Code

Теперь любой сотрудник с доступом к рабочему пространству может спросить Claude Code о содержании встречи. Не нужно было присутствовать на созвоне, чтобы знать, что на нём обсуждали.

Как это выглядит на практике

Допустим, менеджер Аня провела созвон с клиентом. Через минуту после встречи она набирает /granola в терминале. Ещё через минуту запись уже в Inbox. Кто-то из команды (или сама Аня) запускает /inbox, и файл переезжает в папку клиента.

Через час специалист по рекламе Дима открывает Claude Code и спрашивает:

Claude Code
Дима: что обсуждали на последней встрече с К31?

Claude Code: Встреча от 08.04.2026, участники: Аня, клиент.
Обсуждали:
1. Перераспределение бюджета: с РСЯ на поиск (+30 тыс.)
2. Запуск новой кампании по брендовым запросам
3. Клиент просил обновить посадочную до 15 апреля
4. Следующая встреча — 15.04 в 14:00

Дима получил ответ за 10 секунд. Без сообщения Ане в чат, без «а перешли запись» и без ожидания, пока коллега освободится.

Честно про рекламу и маркетинг

Разбираю реальные кейсы, делюсь цифрами и инструментами в Telegram-канале. Без воды и мотивационных цитат.

Подписаться на канал

Какие вопросы можно задать AI по встречам

Вот реальные примеры запросов, которые работают:

  • «Что обсуждали на последней встрече с клиентом X?» — краткое саммари с ключевыми решениями
  • «Какие задачи ставили на встрече 5 апреля?» — список задач с ответственными
  • «Найди все упоминания бюджета на встречах за март» — поиск по всем транскриптам
  • «Кто из клиентов просил обновить посадочные?» — кросс-клиентский поиск
  • «Подготовь повестку для следующей встречи с клиентом Y на основе прошлой» — AI читает транскрипт и формирует повестку

Чем больше встреч попадает в базу, тем точнее ответы. AI видит контекст по клиенту за все встречи: что обещали, что сделали, что отложили.

Что происходит с транскриптом при классификации

Сырой транскрипт от Granola содержит ошибки распознавания речи. Команда /inbox автоматически чистит текст:

  • Убирает STT-артефакты и мусорные слова
  • Исправляет неправильно распознанные имена сотрудников и клиентов
  • Определяет клиента по email-доменам участников и алиасам из базы
  • Классифицирует тип встречи: клиентская, юнитовая, 1-on-1, управленческая
  • Перемещает файл в правильную папку с понятным именем

На выходе — чистый Markdown-файл с метаданными, который легко читать и человеку, и AI.

Эффект масштаба: почему это работает только в команде

Ключевой принцип

Ценность базы растёт экспоненциально с количеством людей, которые экспортируют встречи. Один человек — это личный блокнот. Вся команда — это полная картина по каждому клиенту и проекту.

Когда встречи экспортирует только тимлид, AI знает контекст управленческих созвонов. Когда подключаются менеджеры и специалисты, AI начинает видеть полную историю коммуникации с клиентом. Он знает, что клиент просил на прошлой неделе, что обсуждали на планёрке вчера и какие решения приняли на 1-on-1 позавчера.

Это принципиально отличается от ситуации, когда каждый ведёт свои заметки. В общей базе знания не теряются, когда сотрудник уходит в отпуск или увольняется.

Три минуты вместо получаса

Раньше, чтобы передать содержание встречи команде, нужно было:

  1. Написать резюме встречи в чат (10-15 минут)
  2. Ответить на уточняющие вопросы коллег (5-10 минут)
  3. Через неделю вспомнить, что обсуждали, когда возникнет вопрос (ещё 5-10 минут на поиск в чате)

Итого: 20-30 минут на одну встречу, размазанных по нескольким дням.

Сейчас: /granola + /inbox — три минуты. Информация доступна всем, навсегда, с поиском через AI.

Выводы

Итого

  • Проблема решена: записи встреч больше не застревают в голове одного человека. Вся команда имеет доступ через Claude Code.
  • Три шага: Granola записывает, /granola экспортирует, /inbox классифицирует. Пять минут, и встреча в общей базе.
  • AI отвечает на вопросы: «что обсуждали?», «какие задачи?», «кто просил?». Без пересказов и переспрашиваний.
  • Эффект масштаба: чем больше людей экспортируют встречи, тем полнее картина по каждому клиенту.
  • Знания не теряются: отпуск, увольнение, смена менеджера на проекте — вся история сохранена и доступна.

Лучшая документация встречи — та, которая создаётся автоматически. Не потому что кто-то заставил, а потому что это три минуты вместо тридцати.

Я собрал шаблоны, которые использую в работе с клиентами: медиаплан, учёт рабочего времени, аналитические отчёты. Скачайте бесплатно на странице шаблонов.

Хотите автоматизировать процессы в вашей команде?

Расскажу, как настроить AI-пайплайн под задачи вашего бизнеса.

Написать мне

Шаблоны для маркетинга

Профессиональные шаблоны для организации работы:
медиапланирование, учёт времени, аналитические отчёты
Telegram-канал Павезло маркетинг Павезло во ВКонтакте