OpenClaw会议纪要自动化：Qwen3.5-9B实时转录与待办项提取

OpenClaw会议纪要自动化Qwen3.5-9B实时转录与待办项提取1. 为什么需要会议纪要自动化每周三的团队例会总是让我头疼——90分钟的会议结束后我需要花40分钟整理录音、标记关键决议、分配待办事项。直到上个月用OpenClawQwen3.5-9B搭建了自动化流程现在会议结束5分钟内就能拿到结构化纪要。这个方案最打动我的三个价值点实时性突破传统ASR转录需要会后处理而Qwen3.5-9B能在飞书会议中实时分析语音流立即标记出决策点语义理解优势普通语音转写只能生成文字记录但9B模型能识别出张伟需要在下周五前提交方案这样的责任条款闭环处理通过Todolist技能自动创建飞书待办事项并相关责任人实际测试中对于10人左右的1小时技术讨论会系统平均消耗约1800个token包括转写、事项提取、待办生成成本远低于人力整理的时间损耗。2. 环境搭建与飞书对接2.1 基础组件部署在MacBook ProM1 Pro芯片/16GB内存上的安装过程# 使用国内镜像加速安装 npm install -g qingchencloud/openclaw-zhlatest --registryhttps://registry.npmmirror.com # 初始化配置时选择飞书通道 openclaw onboard在配置向导中选择Mode:Advanced需要自定义模型参数Provider:Qwen后续会改为本地模型Channels: 飞书需提前准备企业自建应用的App ID/Secret2.2 飞书音频流接入关键配置位于~/.openclaw/openclaw.json的feishu节点{ audio: { realTimeTranscribe: true, saveRawAudio: false, minSilenceDuration: 1.2 }, permissions: { meeting: [READ, WRITE] } }这里遇到第一个坑飞书企业版需要单独申请会议录音权限且必须将服务器IP加入安全白名单。通过curl ifconfig.me获取公网IP后在飞书开放平台完成配置。3. Qwen3.5-9B本地化部署3.1 模型服务启动使用星图平台的Qwen3.5-9B镜像在本地通过Docker运行docker run -d --name qwen-9b \ -p 5000:5000 \ -v ~/qwen_data:/app/data \ csdnmirrors/qwen3.5-9b:latest \ --api-port 5000 --quantization int4在OpenClaw中配置本地模型端点{ models: { providers: { local-qwen: { baseUrl: http://localhost:5000/v1, api: openai-completions, models: [{ id: qwen3.5-9b, contextWindow: 128000 }] } } } }3.2 长对话测试验证通过这个测试prompt验证模型的多轮记忆能力现在开始模拟产品需求讨论会当我说到以上是背景时 请开始记录以下内容中的功能点、责任人和截止时间。 不需要立即回复保持监听状态直到我说会议结束。实测在90分钟的连续对话中约1.2万字转写文本模型能准确跟踪7个并行讨论线程且对这个方案类似我们上季度做的支付模块这样的跨话题引用保持连贯理解。4. 核心技能链开发4.1 实时转录流水线通过OpenClaw的audio-processor插件实现分片处理// 伪代码示例 feishu.on(meeting_audio, (chunk) { const text await qwen.transcribe(chunk, { prompt: 作为技术会议记录员请用中文转写... }); triggerAnalysis(text); });参数调优发现分片长度2-3秒效果最佳短于1秒会丢失语义连贯性需要添加[speaker?]标记帮助区分多人对话对技术术语需预置词表如K8s、Redis等4.2 待办事项提取策略设计特殊prompt结构提升识别准确率[会议上下文] {原始文本} [提取要求] 1. 当出现需要、负责、截止等关键词时可能是待办事项 2. 输出JSON格式{task: , owner: , ddl: } 3. 时间统一转为YYYY-MM-DD格式处理模糊责任人的技巧当出现后端团队等泛称时自动关联最近3分钟提到的人名对尽快完成类模糊时间默认设为3天后并添加⚠️标记4.3 与Todolist技能集成安装开源技能包clawhub install feishu-todolist配置自动同步规则rules: - match: .*提交方案.* list: 技术部待办 priority: high remind: 24h5. 实际效果与优化建议在连续记录8次周会后系统展现出三个层级的能力基础层稳定可用语音转写准确率92%技术术语部分85%待办事项提取召回率78%进阶层需人工校验跨话题引用关联正确率65%模糊时间推断准确率60%扩展层待开发自动生成会议摘要冲突待办项检测对于9B模型的小规模部署建议这些优化方向对常驻参会人建立声纹特征库提升说话人识别为高频术语配置替换规则如k8s→Kubernetes添加会后确认环节这是提取的5项待办请确认第3项负责人是否正确获取更多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。