DeepSeek Harness Remote
DeepSeek Harness Remote: DeepSeek Harness 실행 PC와 모바일·PC를 안전하게 연결해 어디서나 작업 이어받기
AI 기반 회의록, 전사·발언자 인식·요약·결정·액션 아이템 제공, 녹음·업로드·캡처 후 Slack·Notion 연동
AI meeting notes with transcripts, speaker recognition, summaries, decisions and action items. Record, upload or capture calls, and sync to Slack and Notion.
생산성TypeScript · JavaScriptGitHub @Niyioxy온라인운영자 미확인
써 보셨어요? 한 번만 눌러 주세요. 로그인은 필요 없어요.
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
1분 만에 확인하기Meeting Intelligence automated
저장소 README에서 가져옴
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗AI meeting intelligence: upload or record a meeting, get a transcript (Deepgram), and a summary, action items, decisions, open questions, and sentiment (Gemini).
Next.js 14 (App Router) · Neon Postgres · Drizzle ORM · NextAuth.js (Auth.js v5, Google OAuth) · Deepgram + Gemini · Tailwind CSS v4 + shadcn/ui
Install dependencies (already done if you're reading this from the generated project):
npm install
Create a Neon database at neon.tech and copy its connection string.
Create a Google OAuth client at the Google Cloud Console:
http://localhost:3000/api/auth/callback/google (and your production URL equivalent)Copy .env.example to .env.local and fill in real values:
cp .env.example .env.local
DATABASE_URL — Neon connection stringNEXTAUTH_SECRET — generate with openssl rand -base64 32NEXTAUTH_URL — http://localhost:3000 locallyGOOGLE_CLIENT_ID / GOOGLE_CLIENT_SECRET — from step 3DEEPGRAM_API_KEY — from console.deepgram.comGEMINI_API_KEY — from aistudio.google.com/apikeyPush the schema to Neon:
npm run db:migrate
(A migration is already generated at drizzle/0000_massive_johnny_storm.sql. db:migrate applies it. Use npm run db:generate after future schema changes, and npm run db:studio to browse data.)
Run the dev server:
npm run dev
Speaker voice recognition (enrolment + identification) runs through a
self-hosted Python microservice at voice-service/ using
SpeechBrain's ECAPA-TDNN speaker embedding model — no API keys or usage
limits. It must be running alongside the Next.js app in dev for voice
enrolment/identification to work; without it, those features fail closed
(the app still works, meetings just fall back to Gemini's speaker guesses).
Set up once:
cd voice-service
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # or `source .venv/bin/activate` on macOS/Linux
pip install -r requirements.txt
Requires the ffmpeg binary on your PATH (used to normalize uploaded audio
before embedding).
Then, side by side with npm run dev, run:
npm run voice-service
which starts uvicorn main:app --port 8001 --reload. Set
VOICE_SERVICE_URL in .env.local (defaults to http://localhost:8001,
see .env.example) so the Next.js app knows where to reach it.
/api/meetings/upload and /api/meetings/analyze can take a while for long meetings — both routes are configured with maxDuration = 300. On Vercel, this requires a plan that supports extended function durations.