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從單次會議草擬客戶提案

情境。 提案審議會議剛結束。客戶說明瞭他們的目標、點出兩項資安疑慮,並希望採取分階段的時程。現在您必須把這段對話轉成正式提案。難的不是下筆 — 而是避免遺漏任何關鍵訊息。 此工作流程假設您已啟用 MCP 存取 並連線好 AI 使用者端。
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找出特定會議

AI 會找出正確的會議記錄,列出與會者並解釋為何它是正確的物件 — 讓您確信提案是立基於正確的那場會議。
ChatGPT identifying the Northstar Capital proposal review transcript with participants and match reasoning
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擷取結構化的提案輸入資料

AI 會擷取每一項輸入,並完全依照您指定的方式分類。這就是您的提案骨架 — 沒有任何虛構內容,所有資訊都可追溯回會議記錄。
ChatGPT extracting structured proposal inputs — customer goals, pain points, requested solution — from a Northstar Capital transcript
3

產出提案草稿

輸出是一份完整的提案草稿 — 先是執行摘要,接著每一個章節都嚴格依據會議內容填寫。您只需調整語氣後送出即可。
ChatGPT producing a customer-ready Northstar Capital proposal draft built strictly from meeting content
要求 AI “based only on this meeting” 以及 “with no added assumptions”,是「可直接寄出的提案」與「必須逐行查核的提案」之間的差別。

下一步

外部存取總覽

回到總覽,瞭解許可權範圍、生命週期控制與事件記錄。

如何啟用 MCP 存取

Claude、ChatGPT、Codex、Claude Code 與 Gemini CLI 的設定指南。