OpenClaw+千问3.5-9B会议纪要：语音转文字自动总结

1. 为什么需要自动化会议纪要

作为经常需要参加各种会议的技术从业者，我发现自己总是陷入一个怪圈：会议中忙着记录就顾不上思考，专注讨论又容易遗漏要点。传统的录音转文字工具虽然能解决记录问题，但生成的文字稿往往冗长杂乱，关键信息依然需要人工二次整理。

直到尝试用OpenClaw对接千问3.5-9B模型，才找到真正高效的解决方案。这个组合不仅能自动将录音转为文字，还能理解内容语义，提取决议事项和待办清单。上周的技术方案评审会上，我首次全程使用这套方案，会议结束5分钟后就收到了结构化纪要——这比我过去手动整理节省了至少90%的时间。

2. 环境准备与技能安装

2.1 基础环境配置

我的工作环境是macOS系统，已经通过Homebrew安装了Node.js环境。OpenClaw的安装非常简单：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
openclaw onboard --install-daemon

在配置向导中选择QuickStart模式，模型提供方选择Qwen，这样会自动配置好千问系列模型的访问权限。特别提醒国内用户：如果直接使用平台部署的千问3.5-9B镜像，建议在~/.openclaw/openclaw.json中修改模型地址为本地服务URL：

{
  "models": {
    "providers": {
      "qwen": {
        "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
        "apiKey": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

2.2 安装语音处理技能包

核心技能是audio-processor和meeting-minutes两个模块。安装时遇到个小插曲：直接通过CLI安装会报网络超时，改用国内镜像源后解决：

clawhub config set registry https://registry.npmmirror.com
clawhub install audio-processor meeting-minutes

安装完成后需要额外配置ffmpeg环境用于音频处理。在macOS上通过Homebrew一键安装：

brew install ffmpeg

3. 实战：从录音到结构化纪要

3.1 录音文件处理流程

将手机录音文件通过AirDrop传到电脑后，我通常保存在~/Downloads/meetings目录。OpenClaw会自动监控这个目录，当检测到新的音频文件时会触发处理流水线：

1. 音频降噪与格式转换（ffmpeg）
2. 语音识别（Whisper模型）
3. 文本语义分析（千问3.5-9B）
4. 结构化输出（Markdown模板）

整个过程完全自动化，只需在飞书机器人对话窗口发送指令：

处理会议录音：~/Downloads/meetings/20240605_design_review.m4a

3.2 模型调优实践

初期测试发现模型有时会遗漏技术术语。通过修改prompt模板显著改善了这个问题。关键是在meeting-minutes的配置文件中增加领域关键词：

analysis_prompt: |
  你是一个资深技术架构师，需要从会议录音中提取：
  - 技术方案决策（特别是包含API设计、架构选型的部分）
  - 待解决的问题（标注负责人和截止时间）
  - 专业术语：微服务、Kubernetes、Istio、GRPC等
  输出格式要求...

另一个实用技巧是在音频预处理阶段增加VAD（语音活动检测），可以有效过滤掉长时间的静音片段，提升处理效率。这需要在audio-processor的配置中开启：

openclaw config set audio-processor.vad_enabled true

4. 效果验证与优化建议

经过两周的实际使用，这套方案已经处理了7场不同规模的会议。对比人工整理和AI生成的结果，有几个有趣发现：

1. 决议提取准确率：对于明确结论型表述（如"我们决定采用方案A"），模型识别准确率接近100%；但对需要推理的隐含结论（如多人讨论后达成的默契），可能需要人工补充。

2. 时间戳功能：在配置中开启enable_timestamps=true后，生成的纪要会标注关键讨论点的时间位置，方便回溯录音。

3. 多语言支持：中英文混合的会议场景下，千问3.5-9B的表现明显优于其他开源模型，能保持上下文连贯性。

建议在正式使用前，先用历史会议录音做几次测试。我建立了一个简单的验证流程：

# 批量测试目录下的所有录音
clawhub test meeting-minutes --input-dir ./test_audios --output-dir ./results

5. 安全注意事项

虽然自动化带来便利，但会议内容通常涉及敏感信息。我的几个防护措施：

1. 本地处理原则：所有音频文件只在本地处理，不经过任何第三方服务
2. 结果加密：配置OpenClaw自动将生成的纪要加密存储：

   openclaw config set output.encryption_enabled true
   

3. 权限控制：通过飞书机器人的权限管理，限制只有特定人员能触发处理任务

有个踩坑经历值得分享：有次忘记设置输出目录权限，导致纪要文件被系统清理工具误删。现在我会在流程最后一步自动备份到加密NAS：

openclaw hooks add post-process "cp $output_file /Volumes/secure_nas/meetings/"

这套方案最适合1小时以内的技术讨论会议。对于超长会议，建议分段处理，避免模型上下文窗口限制影响效果。经过不断调优，现在我的会议纪要工作已经从枯燥的机械劳动变成了简单的质量检查——AI完成95%的工作，我只需要确认关键信息是否准确。

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