OpenClaw技能组合：Qwen3.5-4B-Claude模型多模块协作案例

1. 为什么需要多技能协作？

上个月我接手了一个新项目，每周需要处理十几场跨时区会议。每次会后要手动整理纪要、提取待办事项、安排后续会议，这套流程平均消耗我2小时。当我尝试用OpenClaw自动化时，发现单一技能无法覆盖完整工作流——就像用瑞士军刀里的剪刀去砍树，工具虽好但不匹配场景。

经过反复调试，最终通过组合meeting-minutes（纪要生成）、todo-extractor（待办提取）、calendar-scheduler（日历预约）三个技能模块，配合Qwen3.5-4B-Claude模型的强逻辑能力，实现了端到端自动化。现在这套系统每月为我节省约30小时手工操作时间。

2. 基础环境准备

2.1 模型部署要点

选择Qwen3.5-4B-Claude镜像的核心原因是其结构化输出稳定性。在测试中，普通模型生成的JSON常有字段缺失或格式错误，而这个蒸馏版本在以下场景表现突出：

# 测试案例：模型需要输出包含时间、责任人、动作的待办事项
{
  "todos": [
    {
      "task": "修订Q2产品路线图",
      "owner": "王伟@产品部",  # 能准确提取@后缀的部门信息
      "due_date": "2024-06-15"  # 日期格式100%合规
    }
  ]
}

部署时特别注意：

1. 在openclaw.json中声明模型最大token为8192，避免长会议转录截断
2. 启用streaming: false强制完整输出，防止技能间传递数据不完整

2.2 技能安装与验证

通过ClawHub批量安装核心技能包：

clawhub install meeting-minutes todo-extractor calendar-scheduler

安装后需验证技能间握手协议。例如todo-extractor要求上游输入必须包含transcript字段，而meeting-minutes的输出正好满足：

// meeting-minutes的标准输出结构
{
  "summary": "会议讨论了Q3目标...",
  "transcript": "Alex: 我们需要在7月前...",  // 原始转录文本
  "key_points": [...]
}

3. 三模块协作实战

3.1 会议纪要生成阶段

通过飞书机器人触发任务（也可用本地REST API）：

@OpenClaw 请处理最新产品会议录音，优先级高

系统自动执行：

1. 从飞书云文档获取录音文件（需提前配置OAuth）
2. 调用whisper-onnx技能转文字（独立于三个主技能）
3. meeting-minutes技能执行关键操作：
   • 用Qwen模型提取决策项与争议点
   • 自动高亮涉及我负责的条目（通过owner: "李四"匹配）

// 实际生成的中间结果
{
  "risk_items": [
    {
      "description": "API改造可能影响移动端兼容性",
      "concerned_teams": ["移动端", "后端"]
    }
  ]
}

3.2 待办事项提取阶段

todo-extractor技能的核心创新点是责任人人脸识别。当模型检测到类似"王伟负责跟进"的文本时：

1. 查询企业微信组织架构（需安装wecom-connector插件）
2. 匹配姓名与邮箱后缀
3. 自动补全成标准格式：王伟 <wangwei@company.com>

测试中发现原始模型常把"需要研究"误判为待办，通过给Qwen3.5-4B-Claude添加否定案例微调：

negative_examples = [
    ("我们应该研究用户反馈", False),  # 非具体动作
    ("请安排下周演示", True)  # 明确动作
]

3.3 日历预约阶段

最复杂的跨时区处理。calendar-scheduler会：

1. 解析待办中的时间关键词（"下周""Q3末"）
2. 查询参与人的Outlook日历可用时段（需Exchange权限）
3. 用贪心算法避开最多冲突的时间窗

实际运行日志示例：

[AI Agent] 检测到跨时区会议(UTC+8/UTC-7)
[Resolver] 找到最优时段: 2024-05-20 09:00-10:00 CST
[Checker] 验证通过: 所有参与者该时段空闲

4. 踩坑与优化记录

4.1 初始失败案例

第一次全流程跑通时，出现循环依赖：

1. 日历模块要求待办必须含具体时间
2. 但待办提取器需要日历数据做时间建议
3. 导致两个技能互相等待

解决方案是在todo-extractor的配置中增加fallback_due_days: 7，当无明确时间要求时默认设置为7天后。

4.2 Token消耗优化

原始方案每次调用消耗约12k tokens（纪要6k+待办3k+日历3k），通过两项改进降至5k：

1. 记忆复用：在技能间传递session_id，模型缓存中间结果
2. 压缩传输：对转录文本先用text-davinci-003做摘要，再传主模型

# 优化后的技能调用链
def process_meeting():
    transcript = get_transcript()  # 原始录音转写
    compressed = gpt3_compress(transcript)  # 先压缩
    minutes = meeting_minutes(compressed)  # 主模型处理
    todos = todo_extractor(minutes)
    schedule(todos)

4.3 安全防护措施

由于涉及企业数据，做了三重隔离：

1. 所有技能运行在Docker沙盒中（通过openclaw --sandbox启动）
2. 敏感字段如邮箱、会议ID自动脱敏处理
3. 操作日志实时同步到私有NAS备份

5. 效果评估与扩展建议

当前系统在三个月内处理了87场会议，人工复核发现：

• 纪要关键信息准确率92%（人工基准为95%）
• 待办事项完整度88%，主要漏掉隐含需求（如"这个可以稍后讨论"）
• 日历预约成功率100%，但10%需要人工调整时段

对于想复现的开发者，建议从简单场景入手：

1. 先单独测试每个技能
2. 用mock_server模拟上游输入
3. 逐步增加真实环境复杂度

这套组合技的价值不仅在于节省时间，更重要的是标准化了工作产出。所有纪要保持相同结构，待办事项自动关联JIRA工单，日历事件统一前缀标签——这些原本需要人工维护的规范，现在通过OpenClaw的管道自然实现。

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