OpenClaw会议纪要助手：千问3.5-35B-A3B-FP8实时转录录音与生成待办事项

OpenClaw会议纪要助手千问3.5-35B-A3B-FP8实时转录录音与生成待办事项1. 为什么需要自动化会议纪要每次开完远程会议最头疼的就是整理录音和待办事项。上周三的跨部门协调会上我尝试用飞书妙记手动导出录音再粘贴到ChatGPT做摘要最后把待办事项逐个添加到Todoist——整个过程花了47分钟比会议本身还长。这种重复劳动正是OpenClaw最适合解决的场景。通过对接千问3.5-35B-A3B-FP8模型我构建了一个自动化流水线飞书会议录音→语音转文本→摘要生成→待办提取→同步Todoist。现在同样的工作只需3分钟等待2分钟人工复核效率提升近10倍。更重要的是系统能自动标记不同发言人的内容段落并用时间戳定位关键讨论点。2. 核心组件与工作原理2.1 技术栈选型考量这套方案的核心在于三个组件的无缝衔接飞书妙记提供原始会议录音和基础转写作为兜底千问3.5模型处理语音识别增强、语义摘要和待办提取OpenClaw负责流程调度和跨平台操作选择千问3.5-35B-A3B-FP8模型而非通用ASR服务主要看中其两点能力长文本上下文理解能关联前后讨论内容识别专业术语多说话人区分基于声纹特征自动标注张总说李工建议2.2 关键处理流程graph TD A[飞书会议录音] -- B[OpenClaw抓取妙记链接] B -- C[音频下载到本地] C -- D[千问模型语音转写] D -- E[发言人区分标记] E -- F[关键讨论点摘要] F -- G[待办事项提取] G -- H[同步到Todoist]实际运行时OpenClaw会监控飞书群聊中的会议链接。一旦检测到妙记URL立即触发后续流程。这里有个细节优化如果会议时长超过30分钟系统会自动拆分成15分钟一段处理避免模型上下文窗口溢出。3. 实战配置步骤3.1 基础环境准备首先确保已部署OpenClaw并接入千问模型。我的配置文件中关键参数如下{ models: { providers: { qwen-cloud: { baseUrl: http://localhost:8080/v1, apiKey: sk-xxxxxx, models: [ { id: qwen3-35b-a3b-fp8, name: Qwen 3.5 35B FP8, contextWindow: 32768 } ] } } } }3.2 飞书通道配置在~/.openclaw/openclaw.json中添加飞书机器人配置{ channels: { feishu: { enabled: true, appId: cli_xxxxxx, appSecret: xxxxxx, eventEncryptKey: xxxxxx, verificationToken: xxxxxx } } }安装飞书插件并重启服务openclaw plugins install m1heng-clawd/feishu openclaw gateway restart3.3 音频处理技能安装通过ClawHub安装会议处理技能包clawhub install meeting-minutes clawhub install todoist-sync4. 时间戳与发言人处理技巧4.1 精准定位关键片段默认的飞书转写文本缺少时间标记通过自定义技能实现了以下增强每30秒插入一个[00:30]格式的时间戳当检测到重点注意等关键词时自动标记为!重要对不同发言人的声纹特征生成颜色标记如[张总]显示为蓝色4.2 待办事项提取逻辑模型处理时采用两阶段策略粗筛抓取包含需要负责截止等触发词的句子精炼用prompt约束输出格式请从会议记录中提取待办事项按以下格式输出 - 责任人[姓名] - 内容[50字内描述] - 截止时间[日期/周几] - 关联讨论点[时间戳]实践发现在prompt中加入示例能显著提升准确率。例如附上一个假想的市场部需求评审会的样例输出。5. 踩坑与优化记录5.1 初期遇到的典型问题问题1模型混淆相似人名如张健和张建解决方案在技能配置中添加参会者名单拼音辅助区分问题2Todoist同步失败根因API调用频率超过免费版限制规避方案增加5秒间隔的队列机制问题3长会议内存溢出应对措施实现自动分片处理并在分段处保留30秒重叠区5.2 效果对比数据手动处理与自动化处理的对比测试10次会议样本指标手动处理OpenClaw处理平均耗时42分钟5分钟待办事项遗漏率23%8%关键论点标记准确率65%89%6. 实际使用建议对于想复现该方案的开发者我有三个实用建议分阶段验证先测试纯文本摘要再叠加语音识别最后整合待办同步保留人工复核在Todoist中设置待审核标签同步后快速浏览定制prompt根据行业术语调整关键词列表如IT会议可加入排期联调等触发词这套系统目前已成为我们团队的标配工具。最让我惊喜的是模型能捕捉到那些容易被忽略的隐性待办——比如某次会上产品经理随口说的这个需求可能要调整被准确识别为待确认事项。这种人类记笔记时容易遗漏的细节恰恰是AI的优势所在。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。