Ссылка на GitHub с кодом проекта в конце статьи
Транскрибация встреч и краткое summary сегодня уже не редкость: это умеют и корпоративные сервисы, и связка «транскрипт + LLM». Не хватает другого — материала, по которому можно сопоставлять позиции разных людей по одним и тем же сущностям и не терять историю принятых решений. Из этой задачи и вырос AudioToText: pet‑проект, который пытается превратить записи встреч в основу для управления требованиями на проекте, а не просто в ещё один текстовый артефакт.
В этой статье я хочу показать AudioToText не как набор ML‑экспериментов, а как продукт в его текущем состоянии: что он уже умеет, как выглядит пользовательский сценарий и в каких ситуациях такой инструмент действительно помогает. Техническую кухню, архитектурные компромиссы и путь к текущим решениям логичнее вынести в отдельную публикацию — здесь фокус именно на том, как проект работает «снаружи».
Зачем вообще нужен такой инструмент
