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# 工作流 — 从单次会议生成客户提案草稿
> 将一次提案评审会议的记录，转化为可呈报高层的提案草稿 — 包含执行摘要、客户情况、提议方案、时间表、下一步。使用 VoicePing MCP Access。
export const FeedbackZh = () => <>
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## 从单次会议生成客户提案草稿
**情境。** 一次提案评审会议刚结束。客户阐述了他们的目标，提出了对安全的两点担忧，并要求给出分阶段的时间表。现在您要把这次对话转化为一份正式提案。难点不是写作本身 ― 而是一个信号也不漏掉。
本工作流假设您已经启用了 [MCP Access](/zh/external-access/mcp) 并连接了 AI 客户端。
```text theme={null}
Search my VoicePing transcripts for the Northstar Capital proposal review meeting.
Find the most relevant transcript and show me the title, date, participants
if available, and why it matches.
```
AI 会准确识别出这份会议记录，列出与会者，并说明为何匹配 ― 保证您的提案有正确的会议作为依据。
```text theme={null}
Read that transcript and extract the key proposal inputs:
- customer goals
- pain points
- requested solution
- success criteria
- objections or concerns
- timeline
- stakeholders
- next steps
```
AI 会按您要求的分组，把全部输入完整抽取出来。这就是您的提案骨架 ― 没有杜撰，每一条都可追溯到会议记录。
```text theme={null}
Create a customer proposal draft based only on this meeting.
Structure it with:
- executive summary
- customer situation
- proposed solution
- implementation scope
- expected value
- security or operational considerations
- timeline
- next steps
```
输出是一份完整的提案草稿 ― 先是执行摘要，随后各部分严格依据会议内容生成。您只需调整语气、然后发送即可。
明确告诉 AI "**based only on this meeting**" 以及 "**with no added assumptions**" ，是决定您得到一份可以直接发送的提案、还是要逐行核对事实的提案的关键。
***
## 下一步
返回作用域、生命周期控制和事件日志总览。
Claude、ChatGPT、Codex、Claude Code、Gemini CLI 的设置指南。
