실행 환경 점검: CPU/RAM/GPU, ffmpeg, 화자분리 모델, 사용 가능한 ASR 엔진, 로컬 whisper 실행 계획(GPU 자동 감지).

프로젝트 등록/수정. description은 ASR 힌트와 회의록 작성 맥락으로 쓰인다.

프로젝트 용어집에 용어 추가. 각 항목은 '용어' 또는 '용어 :: 설명' 형식. 참석자 이름과 함께 ASR 부스팅 + 회의록 추론의 근거가 된다.

프로젝트 참석자 등록. 각 항목은 '이름' 또는 '이름 :: 역할' 형식.

등록된 프로젝트 목록과 용어/참석자/회의 수.

회의록 작성용 프로젝트 컨텍스트: 설명, 용어집, 참석자, 최근 회의 요약, 회의록 템플릿.

녹음 파일 전사 작업 등록 (즉시 job_id 반환, 백그라운드 처리).

• file_path: 오디오 파일 절대 경로 (m4a/mp3/wav 등)

• num_speakers: 화자 수를 알면 지정 (정확도 향상), 0이면 자동

• asr: rtzr|groq|gemini|local 강제 지정 (기본: 자동 선택. 민감한 회의는 'local')

Zoom '참가자별 개별 오디오 파일' 폴더 전사 (화자분리 불필요 — 파일명이 곧 화자). Zoom 설정 > 레코딩 > '각 참가자의 오디오 파일을 개별 녹음'을 켜고 로컬 녹음하면 Documents/Zoom/<회의>/Audio Record/ 에 참가자별 m4a가 생긴다. 그 폴더 경로를 넘길 것.

작업 상태·현재 단계·오류 확인.

완료된 작업의 전사본. 전문은 transcript_path 파일을 읽을 것 (긴 회의 전문을 통째로 컨텍스트에 넣지 않기 위해 미리보기만 반환). speaker_map의 미확정 화자는 사용자 확인 후 confirm_speaker로 확정할 것.

화자 확정 + 보이스프린트 학습. 확정하면 전사본이 실명으로 재생성되고, 다음 회의부터 이 사람을 자동 제안한다.

⚠️ 음성 임베딩은 개인정보보호법상 민감정보(생체인식정보)입니다. 본인 동의를 받은 뒤 consent_confirmed=True로 호출하세요. 동의 없으면 익명 라벨(화자1)로 두면 됩니다.

학습된 화자 목록 (임베딩 수가 많을수록 인식이 안정적).

화자 보이스프린트 완전 삭제 (동의 철회 대응).

작성한 회의록 저장. summary(3~5문장)는 다음 회의의 컨텍스트로 재사용된다. 회의에서 새로 등장한 용어는 new_terms('용어 :: 설명')로 용어집에 누적할 것.