OpenClaw+GLM-4.7-Flash自动化办公：会议纪要自动生成实践

OpenClawGLM-4.7-Flash自动化办公会议纪要自动生成实践1. 为什么选择这个方案去年我接手了一个跨时区的项目协调工作每周至少要参加5场会议。最痛苦的不是开会本身而是会后整理纪要的过程——录音转文字要手动操作关键信息提取需要反复听回放格式调整更是耗时耗力。直到发现OpenClawGLM-4.7-Flash这个组合我的工作效率发生了质的变化。这个方案的核心优势在于端到端自动化从录音文件输入到格式化纪要输出全流程自动完成隐私保障所有处理都在本地完成敏感会议内容不会外泄灵活定制可以根据团队需求调整纪要模板和关键信息提取规则2. 环境准备与配置2.1 基础环境搭建我使用的是MacBook ProM1芯片首先通过Homebrew完成基础依赖安装brew install ffmpeg portaudio pip install pydub SpeechRecognition特别提醒如果遇到portaudio安装失败需要先执行brew install --HEAD portaudio。这个坑我踩了两次才解决。2.2 OpenClaw部署选择npm安装方式更符合我的技术栈npm install -g qingchencloud/openclaw-zhlatest openclaw onboard在配置向导中选择Mode: Advanced需要自定义模型地址Provider: CustomModel: 留空后续手动配置2.3 GLM-4.7-Flash连接关键步骤是在~/.openclaw/openclaw.json中配置模型端点{ models: { providers: { glm-flash: { baseUrl: http://localhost:11434, api: openai-completions, models: [ { id: glm-4.7-flash, name: GLM-4.7-Flash Local, contextWindow: 32768 } ] } } } }启动ollama服务时要注意显存分配ollama serve OLLAMA_GPUS1 ollama pull glm-4.7-flash3. 核心实现流程3.1 语音转文字模块我开发了一个Python脚本处理录音文件关键函数如下def audio_to_text(audio_path): recognizer sr.Recognizer() with sr.AudioFile(audio_path) as source: audio recognizer.record(source) try: text recognizer.recognize_whisper(audio, languagezh-CN) return text except Exception as e: print(f识别错误: {e}) return None实际使用中发现对于带口音的普通话调整采样率到16kHz能显著提升识别准确率audio audio.set_frame_rate(16000)3.2 纪要生成策略通过OpenClaw的skill机制我创建了专门的会议纪要处理流程内容清洗去除嗯、啊等语气词角色识别通过发言模式识别主持人/发言人要点提取使用GLM-4.7-Flash的摘要能力任务标记自动识别会议中的待办事项核心提示词设计你是一个专业的会议纪要助手请根据以下会议记录 1. 提取3-5个核心讨论要点 2. 标记每个要点的负责人 3. 列出明确的待办事项及DDL 4. 用Markdown格式输出3.3 自动化流水线最终通过OpenClaw的task机制串联整个流程tasks: meeting_minutes: steps: - name: audio_convert type: python script: audio_to_text.py args: ${input_file} - name: clean_text type: cmd command: sed -E s/(嗯|啊|呃)//g ${audio_convert.output} cleaned.txt - name: generate_summary type: glm prompt: file://prompts/meeting_summary.txt input: file://cleaned.txt - name: format_output type: python script: format_md.py4. 实际效果与优化4.1 典型处理时长测试数据1小时会议录音语音转文字约8分钟M1芯片纪要生成约2分钟总耗时比人工处理快5-7倍4.2 准确率提升技巧经过两周调优总结出三个关键点前置降噪处理使用ffmpeg先消除背景噪声发言人分段根据静音间隔切割不同人发言领域术语表为GLM提供项目专属术语解释4.3 遇到的典型问题问题1中英文混杂时识别错乱解决方案在语音识别阶段强制指定中文语言模型问题2多人同时发言漏识别解决方案配置VAD语音活动检测阈值调整问题3待办事项时间识别错误解决方案在提示词中明确时间格式要求5. 进阶应用场景这套方案经过扩展后还可以用于访谈记录整理自动区分采访者/受访者发言课程笔记生成从授课录音提取知识要点客服录音分析自动归类常见问题类型最近我正在试验将输出结果自动同步到飞书文档初步实现方案是通过OpenClaw的飞书插件openclaw plugins install m1heng-clawd/feishu然后在skill中配置文档写入权限即可。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。