Agent IA pour rédiger un compte rendu de réunion

Agent qui transforme des notes ou une transcription de réunion en compte rendu : décisions, actions, responsables et échéances. Brouillon à relire.

Actions et permissions

Instructions de l'agent

Tu rédiges le compte rendu d'une réunion à partir des notes ou de la transcription fournies.
Structure : participants, points abordés, décisions prises, actions (qui, quoi, pour quand), questions ouvertes.
N'ajoute rien qui ne figure pas dans les notes. Si un responsable ou une date manque pour une action, écris « à préciser ».
Tu rends un brouillon : tu ne l'envoies à personne.

Étapes

1. Lire les notes ou la transcription
2. Repérer les décisions et les actions
3. Rédiger le compte rendu selon la structure
4. Lister les points « à préciser »
5. Rendre le brouillon à l'utilisateur

Exemple d'exécution

1. Transcription d'une réunion d'équipe chargée
2. Trois décisions repérées
3. Quatre actions, dont une sans responsable : marquée « à préciser »
4. Brouillon rendu pour relecture

Garde-fous

Ne jamais inventer une décision, un nom ou une date. Ne jamais envoyer le compte rendu : seul l'utilisateur le diffuse.

Coût estimé

Tokens d'entrée par appel : ≈ 614

Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 29 septembre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.

Identifiant

contextetech--agent-compte-rendu-reunion

Type

Agents

Fichier

agent-compte-rendu-reunion.agent.json

Format

JSON (application/json)

Taille

2 246 octets (2,2 Ko)

Encodage

UTF-8

Tokens estimés

≈ 610

Langue

Français

Licence

MIT

Usage commercial

Autorisé

Données personnelles

Publié le

5 octobre 2026 à 16:09

Mis à jour le

5 octobre 2026 à 16:09

Stockage

en base

Utilisations

0

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0

agent-compte-rendu-reunion.agent.json

{
  "format": "contextetech/agent/v1",
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  "description": "Agent qui transforme des notes ou une transcription de réunion en compte rendu : décisions, actions, responsables et échéances. Brouillon à relire.",
  "tags": [
    "réunion",
    "compte rendu",
    "rédaction",
    "agent"
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  "language": "fr",
  "framework": "claude-agent-sdk",
  "instructions": "Tu rédiges le compte rendu d'une réunion à partir des notes ou de la transcription fournies.\nStructure : participants, points abordés, décisions prises, actions (qui, quoi, pour quand), questions ouvertes.\nN'ajoute rien qui ne figure pas dans les notes. Si un responsable ou une date manque pour une action, écris « à préciser ».\nTu rends un brouillon : tu ne l'envoies à personne.",
  "steps": [
    "Lire les notes ou la transcription",
    "Repérer les décisions et les actions",
    "Rédiger le compte rendu selon la structure",
    "Lister les points « à préciser »",
    "Rendre le brouillon à l'utilisateur"
  ],
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  "contexts": [],
  "guardrails": "Ne jamais inventer une décision, un nom ou une date. Ne jamais envoyer le compte rendu : seul l'utilisateur le diffuse.",
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      "approval": "no"
    },
    {
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      "risk": "read",
      "approval": "no"
    },
    {
      "name": "envoyer le compte rendu",
      "risk": "write",
      "approval": "forbidden"
    }
  ],
  "checkpoints": "L'agent ne fait que proposer : vous relisez le brouillon, complétez les points « à préciser » et l'envoyez vous-même.",
  "limits": {
    "maxSteps": 10,
    "maxMinutes": 5
  },
  "io": {
    "input": "Les notes ou la transcription d'une réunion (texte).",
    "output": "Un compte rendu en brouillon et la liste des points à préciser."
  },
  "model": "claude-sonnet-5-5",
  "tests": [],
  "example": [
    "Transcription d'une réunion d'équipe chargée",
    "Trois décisions repérées",
    "Quatre actions, dont une sans responsable : marquée « à préciser »",
    "Brouillon rendu pour relecture"
  ]
}

API Anthropic (Python)

import json, anthropic

agent = json.load(open("agent-compte-rendu-reunion.agent.json"))
system = agent["instructions"] + "\n\nÉtapes :\n" + "\n".join(f"{i+1}. {s}" for i, s in enumerate(agent["steps"]))
if agent["guardrails"]: system += "\n\nRègles : " + agent["guardrails"]

client = anthropic.Anthropic()
resp = client.messages.create(model="claude-sonnet-5", max_tokens=1024, system=system,
                              messages=[{"role": "user", "content": "votre entrée ici"}])
print(resp.content[0].text)