会议真正消耗人的，往往不只是开会本身，而是会后重新理解这场会议。
一段录音可能长达几个小时。有人要把它重新听一遍，辨认讨论主题，摘出结论，再把待办和上下文整理进文档。等纪要终于完成，很多信息已经失去时效，会议中形成的共识也开始变得模糊。
Juno 就从这个问题开始。
它是一款基于 AI 的会议记录助手。用户上传会议录音后，系统依次完成语音转写、结构化总结、内容确认与飞书归档，让一段难以检索的声音变成可以阅读、修改和继续执行的会议记录。
功能亮点
从录音到纪要的一条流程
Juno 将录音上传、语音识别、原文保存、AI 总结、索引建立和飞书写入交给统一引擎编排。处理过程不再散落在多个工具中，原始录音、完整转写和最终纪要也能彼此对应。
面向不同会议的结构化总结
不同会议需要留下的信息并不相同。进度例会关注本次讨论和待办计划，月度复盘需要连接整月历史，想法探讨会强调可沉淀的观点，客户沟通会则需要持续积累同一客户的上下文。
Juno 为这些场景提供独立的纪要模板，而不是用同一段提示词处理所有会议。
多种 AI 后端
语音识别和总结模型支持多家模型，也可以本地部署。云端服务适合快速部署，本地模型则为成本、隐私和离线使用保留了选择。
飞书自动归档
系统可以按会议类型将内容写入飞书文档、Wiki 或多维表格。接入层支持远程 MCP、本地 MCP、飞书 CLI 和 HTTP OpenAPI，并在不同通道之间自动选择可用方案。
可回溯的数据记录
原始录音、完整转写、结构化纪要和元数据可以保存到云存储，也可以降级到本地文件系统。SQLite 索引负责记录会议类型、时间与状态，让历史会议能够继续被检索和用于后续总结。
两种使用方式
命令行入口适合本地快速处理：选择会议类型、上传或录制音频、预览纪要，再确认写入飞书。
Web 入口适合团队使用：密码登录后上传多个录音文件，通过实时进度查看转写与总结过程，并在发布前编辑结果。
最后想说
会议纪要不应该只是对过去的抄写。
它真正需要保留下来的，是讨论形成了什么判断，哪些事情还要继续，以及下一次行动从哪里开始。
Juno 想做的，就是让会议结束之后，信息不再重新散开。