北京
每周一，我都不由自主地陷入那堆根本不算是本职工作的文书里：客户通话的会议纪要、又一份工作说明书、要把六页内部备忘录压缩给经理看，还有一封拿捏分寸的“我们可能会延期”邮件。这些活平均吞掉半天时间，每周如此。上周，我把它们全搬进了终端，下面是我的完整工具链——每一条命令都列出来了。
问题的关键不是生成质量，而是机械重复：粘贴对话记录，重新解释一遍格式要求，拷贝生成结果，再乘上几十个文件。现有会议机器人（Otter、Fireflies、Fathom 都不错）只服务它们自己的生态，而我在现场访谈时用手机录的音，没人管。于是我用一个命令行工具解决了这两个问题：阿里云模型工作室的 bailian-cli。
安装就两条：
npm install -g bailian-cli
bl auth login
免费套餐的 API 额度足够我整整一周的用量。拿到 key 之后，终端就是我的 LLM 控制台。
会议纪要：语音转写 → 格式化输出
录音文件直接给 bl speech recognize，会自动上传处理。我带上了说话人分离，这对多人谈话至关重要：
bl speech recognize --url workshop-0728.m4a --language en --diarization --speaker-count 4 --out transcript.json
转出来的 transcript.json 就是完整的发言记录。接着用同一套文本接口生成正式纪要：
bl text chat --system "You are a minutes assistant. From the transcript produce formal minutes: attendees, discussion summary by topic, decisions, and action items with owner and due date. Mark anything not present in the transcript as [TBC]. Never invent details." --message "$(cat transcript.json)"
第一次跑时我跳过了 --diarization，结果纪要里把重要决策归给了错误的人。第二次我加上了，但还发现一句“Never invent details”才是真正的主心骨——没有这句话时，模型自发编了一个会上没人提过的截止日期；有了它，该空着的地方填 [TBC]，一点不多写。这也成了后续所有系统提示词里的铁律。
合同草案：参数化批量生成
我 80% 的工作说明书骨架不变，区别只在客户参数。我把每个客户的参数单独放进 contracts/ 目录的 txt 文件里，然后用一行脚本批量出初稿：
for f in contracts/*.txt; do
bl text chat --max-tokens 8000 --system "You are a contract drafting assistant. From the given parameters draft a software development services agreement with these clauses in order: parties, scope of work, timeline and milestones, payment terms, acceptance criteria, intellectual property, confidentiality, maintenance, liability, dispute resolution. Formal register. Output Markdown." --message "$(cat $f)" > "draft-$(basename $f .txt).md"; done
这里的第三个教训是：默认 4096 token 的输出上限会直接截断长合同，我是在责任条款中间发现断层的，指定 --max-tokens 8000 后问题消失。需要强调的是，这些全部是给法律审核用的草稿，不是可以直接签字的成品。我的律师调整了三处措辞就发了出去。从零起草变成审查修订——这就是整
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