会议纪要助手：OpenClaw+GLM-4.7-Flash实时转录与摘要
会议纪要助手：OpenClaw+GLM-4.7-Flash实时转录与摘要
1. 为什么需要自动化会议纪要
每次开完会最头疼的就是整理会议纪要。上周三的部门周会结束后，我花了40分钟反复听录音、手敲重点，结果还是漏掉了两个关键决议事项。这种低效重复劳动让我开始思考：能不能让AI帮我完成会议记录的全流程？
经过多次尝试，我发现用OpenClaw对接GLM-4.7-Flash模型可以构建一个完整的自动化方案。这个组合不仅能实时转录语音，还能自动提取会议决议、生成待办事项，最后通过邮件发送给参会者。实测下来，原本需要1小时的手工工作，现在10分钟就能自动完成。
2. 技术方案选型与核心组件
2.1 为什么选择OpenClaw+GLM组合
市面上有很多语音转文字工具，但大多止步于文字转录。要实现"转录-分析-分发"的全流程自动化，需要满足三个条件：
- 本地化处理：会议录音可能涉及敏感内容，不能上传到第三方云服务
- 多步骤串联：需要将语音识别、文本分析、邮件发送等动作串联成工作流
- 自然语言交互：能用对话方式调整纪要格式和重点
OpenClaw的本地执行能力+GLM-4.7-Flash的快速推理特性完美匹配这些需求。GLM-4.7-Flash作为轻量级模型，在保持较高准确率的同时，响应速度比标准版快3倍，特别适合实时场景。
2.2 系统架构与数据流
整个方案的数据流向如下：
麦克风输入 → OpenClaw录音 → GLM语音转文字 → 决议提取 → 待办生成 → 邮件发送关键组件配置：
- 音频采集：使用OpenClaw的
audio-capture插件录制系统音频或麦克风输入 - 模型服务：通过ollama本地部署GLM-4.7-Flash，API地址设为
http://localhost:11434 - 邮件通道：配置SMTP服务信息到OpenClaw的
email-sender技能
3. 具体实现步骤
3.1 基础环境准备
首先确保已安装OpenClaw核心服务（以macOS为例）：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --install-daemon然后部署GLM-4.7-Flash模型服务：
ollama pull glm-4.7-flash ollama serve3.2 OpenClaw配置关键项
修改~/.openclaw/openclaw.json配置文件，重点注意以下段落：
{ "models": { "providers": { "ollama-glm": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "glm-4.7-flash", "name": "GLM-4.7-Flash Local", "contextWindow": 32768 } ] } } }, "skills": { "meeting-miner": { "emailRecipients": ["team@example.com"], "smtpConfig": { "host": "smtp.example.com", "port": 587, "secure": false, "auth": { "user": "your_email@example.com", "pass": "your_password" } } } } }3.3 安装会议纪要技能包
执行以下命令安装增强技能：
clawhub install meeting-miner audio-capture email-sender openclaw gateway restart这个技能包包含三个关键模块：
audio-capture：音频采集和预处理meeting-miner：会议内容分析与结构化处理email-sender：邮件自动发送
4. 实战效果与调优经验
4.1 典型使用场景
每周三上午10点的项目例会，我会提前5分钟启动服务：
openclaw run meeting-miner --duration 60m会议结束后3分钟内，所有参会者都会收到包含以下内容的邮件：
- 会议基本信息（时间、参会人、主题）
- 讨论要点摘要（按议题分类）
- 明确的决议事项（加粗标注责任人）
- 待办事项列表（含截止时间）
4.2 遇到的坑与解决方案
问题1：多人同时发言时识别混乱
- 现象：转录文本出现大量"重叠发言"标记
- 解决：在
audio-capture配置中启用voice_activity_detection参数，设置min_silence_duration=2000
问题2：技术术语识别错误
- 现象：将"Kubernetes"识别为"cube a net ease"
- 解决：在GLM提示词中添加行业术语表，并设置
temperature=0.3降低随机性
问题3：决议事项提取不全
- 现象：漏掉非明确表述的决议（如"这个方案可以试试"）
- 解决：修改
meeting-miner的提示词模板，增加对模糊表达的捕获规则
5. 安全注意事项
由于方案涉及音频录制和邮件发送，需要特别注意：
- 录音提示：在会议开始时明确告知参会者正在录音
- 数据存储：OpenClaw默认将录音文件保存在
~/.openclaw/workspace/audio，建议定期清理 - 邮件校验：发送前务必检查收件人列表，避免误发敏感信息
- 权限控制：不要将SMTP密码明文存储在配置文件中，建议使用环境变量
经过两个月的实际使用，这个方案帮我节省了至少20小时的会议记录时间。最惊喜的是，AI生成的待办事项比人工记录更规范，每条都包含"动作+责任人+截止时间"的标准格式。
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