OpenClaw+千问3.5-9B自动化办公：会议纪要自动生成实战

OpenClaw千问3.5-9B自动化办公会议纪要自动生成实战1. 为什么需要自动化会议纪要上周三的团队会议让我意识到手动整理会议纪要的效率瓶颈。那次会议持续了2小时我花了整整一个下午才完成纪要整理——先要反复听录音确认关键点再手动提取行动项最后调整格式发给参会者。这种重复劳动不仅消耗时间还容易遗漏重要信息。这正是我尝试用OpenClaw千问3.5-9B搭建自动化流程的契机。通过将语音识别、文本摘要和格式优化串联起来现在我的MacBook能在会议结束后10分钟内生成结构化纪要。这个方案特别适合我们这样6-8人的小团队既不需要购买商业SaaS服务又能保证会议内容不离开本地环境。2. 技术方案设计思路2.1 核心组件选型整个系统需要三个关键组件协同工作语音识别引擎采用本地部署的Whisper.cpp避免敏感会议内容上传云端大语言模型千问3.5-9B作为文本处理核心负责摘要提取和格式转换自动化框架OpenClaw作为调度中枢串联各个环节并处理异常情况选择千问3.5-9B而非更大模型的原因很实际32k的上下文窗口足够处理2小时会议转录文本且在我的M1 Max笔记本上能流畅运行。实测显示处理1万字左右的转录内容时响应时间控制在3分钟以内完全在可接受范围。2.2 工作流设计典型的自动化流程包含以下阶段会议结束后自动触发录音文件处理Whisper进行语音转文字生成原始转录文本千问模型执行多轮文本处理第一轮去除重复、无意义语气词等干扰内容第二轮识别并标记不同发言人的核心观点第三轮提取待办事项和决策点最终格式化为标准会议纪要模板这个设计最巧妙的地方在于利用OpenClaw的技能链特性当某环节失败时会自动重试或转人工处理避免了传统脚本一错全停的问题。3. 具体实现步骤3.1 环境准备首先需要配置基础环境我的MacBook ProM1 Max, 32GB运行以下组件# 安装Whisper.cpp brew install whisper.cpp # 部署千问3.5-9B使用星图平台镜像 docker run -d -p 5000:5000 qwen3.5-9b-api # 安装OpenClaw核心 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash3.2 OpenClaw对接千问模型关键配置位于~/.openclaw/openclaw.json的模型部分{ models: { providers: { qwen-local: { baseUrl: http://localhost:5000/v1, apiKey: sk-no-key-required, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3.5-9b, name: Local Qwen, contextWindow: 32768 } ] } } } }配置完成后需要重启网关服务openclaw gateway restart3.3 开发会议纪要技能在OpenClaw中创建自定义技能meeting-miner核心处理逻辑如下def process_transcription(text): # 第一轮清洗 prompt f请清理以下会议记录 1. 移除嗯、啊等语气词 2. 合并同一发言人的连续段落 3. 删除与主题无关的闲谈 文本{text[:20000]} # 分块处理长文本 cleaned qwen_api.generate(prompt) # 第二轮提取要点 template 请从会议记录中提取 1. 关键决策点标记决策人 2. 待办事项明确负责人和截止时间 3. 需要跟进的问题 格式要求使用Markdown输出 summary qwen_api.generate(template.format(cleaned)) return format_as_template(summary)这个技能通过OpenClaw的插件机制注册后就能在Web控制台或飞书机器人中直接调用。4. 实战效果与优化4.1 典型使用场景每周三的立项会现在完全交给自动化流程处理会议使用Zoom本地录音保存为meeting.mp3会后执行命令触发流程openclaw run meeting-miner --input ~/Downloads/meeting.mp3约8分钟后收到飞书消息通知包含清理后的完整转录文本作为附件结构化会议摘要待办事项清单4.2 遇到的典型问题问题1发言人识别错误现象多人快速对话时Whisper无法区分说话人解决在会前收集参会者语音样本训练简单的声纹模型辅助识别问题2行动项提取不完整现象模型有时会遗漏模糊表达的任务如小明有空看看解决在prompt中加入我们团队特有的任务表达习惯示例问题3长会议内存溢出现象3小时以上的会议处理会失败解决实现自动分块处理机制每30分钟内容为一个处理单元5. 安全与隐私考量这套方案最让我满意的是数据全程本地处理的特性语音文件始终不离开本地磁盘千问模型通过内网API调用中间产物转录文本、处理结果保存在加密的OpenClaw工作区最终纪要通过企业微信/飞书等安全通道分享相比使用第三方会议纪要SaaS不仅节省了每年数千元的订阅费用更重要的是避免了商业机密外泄的风险。我们的法务团队审核后确认该方案符合公司数据安全规范。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。