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OpenClaw会议纪要生成:Qwen3-4B自动提炼讨论重点与待办

OpenClaw会议纪要生成:Qwen3-4B自动提炼讨论重点与待办

1. 为什么需要自动化会议纪要

每周三的团队例会后,我总要花40分钟整理会议录音。最痛苦的不是听写文字,而是从2小时的讨论中提取3-5个关键决策点,再把模糊的"有人负责一下"变成具体的待办事项。直到发现OpenClaw能对接本地部署的Qwen3-4B模型,这个重复劳动才有了转机。

传统语音转文字工具只解决记录问题,而我们需要的是信息蒸馏——识别哪些内容值得写入纪要、谁该对什么负责、哪些议题需要跟进。这正是大模型擅长的语义理解任务。通过OpenClaw将会议录音喂给Qwen3-4B,再配合简单的后处理脚本,现在我的会后整理时间缩短到了10分钟以内。

2. 技术方案设计

2.1 核心组件选型

整个方案建立在三个支柱上:

  • 语音转文字服务:选用支持实时流式识别的阿里云智能语音交互(费用约0.006元/10秒),也可替换为Whisper本地部署
  • 文本处理引擎:Qwen3-4B-Thinking模型在会议场景下的三个特殊能力:
    • 区分"闲聊"与"决议"(基于发言上下文分析)
    • 识别模糊责任人(如"老王团队处理"→"王伟负责")
    • 自动归类讨论类型(决策/通报/待议)
  • 执行框架:OpenClaw负责串联整个流程,包括:
    • 监听飞书会议结束事件
    • 调取云录音文件
    • 传递文本给模型
    • 格式化输出结果

2.2 配置关键步骤

~/.openclaw/openclaw.json中配置模型接入点时,需要特别注意这几个参数:

{ "models": { "providers": { "qwen-local": { "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", "api": "openai-completions", "models": [{ "id": "Qwen3-4B-Thinking", "temperature": 0.3, // 降低随机性确保纪要稳定性 "maxTokens": 1500 // 适应长会议文本 }] } } } }

语音服务配置则通过环境变量实现:

export ALIYUN_ASR_APPKEY="你的AppKey" export ALIYUN_ASR_TOKEN="你的Token"

3. 实现过程中的坑与解决方案

3.1 时间戳对齐问题

最初直接使用ASR的原始输出,发现模型经常混淆发言顺序。后来增加预处理步骤,用正则表达式提取带时间戳的文本:

# 原始ASR输出示例 [00:01:23] 张三:我建议采用方案A [00:02:45] 李四:但成本会超预算 # 预处理后保留结构化数据 { "time": "00:01:23", "speaker": "张三", "content": "我建议采用方案A" }

3.2 责任人识别优化

Qwen3-4B最初会把"相关团队"这类模糊表述原样输出。通过在system prompt中加入组织架构信息显著提升了识别准确率:

## 已知团队结构 - 后端组:王伟、张强 - 前端组:李娜、陈明 - 产品组:赵静、刘芳 请将"后端处理"转换为具体责任人

3.3 敏感内容过滤

偶然发现模型会把私下吐槽误判为待办事项。后来在OpenClaw的post-process脚本中增加了关键词过滤层:

BLACKLIST = ["不合理", "简直了", "又来了"] def sanitize(text): return not any(bad_word in text for bad_word in BLACKLIST)

4. 最终效果展示

现在收到飞书会议结束通知后,OpenClaw会自动执行以下流程:

  1. 通过阿里云API获取录音文件
  2. 语音转文字后按发言人分段
  3. 发送给Qwen3-4B模型处理
  4. 生成标准格式的纪要草案

典型输出示例:

### 关键决策 1. [决议] 采用方案B进行用户系统重构(投票通过) - 负责人:王伟(后端) - 时间节点:8月30日提测 ### 待办事项 1. 李娜需在周五前提供新界面原型 2. 张强要排查登录接口的并发问题 ### 后续议题 - 第三方支付对接方案(待产品组补充资料)

人工只需检查确认即可发送给全员,相比之前手动整理:

  • 时间节省75%(40分钟→10分钟)
  • 待办事项遗漏减少60%
  • 责任人明确率从58%提升到92%

5. 给实践者的建议

如果也想实现类似效果,我的经验是:

  • 先小范围验证:用1-2次真实会议录音测试基础流程
  • 定制prompt:不同团队的话术习惯差异很大,我们的prompt迭代了7版才稳定
  • 保留人工审核:永远不要让AI纪要直接发出,至少检查关键决策部分
  • 注意隐私合规:敏感会议不要用第三方ASR,可换用本地Whisper方案

这套方案最大的价值不是省时间,而是避免了"会上说好的事没人认领"的情况。现在每个待办事项都自动关联到具体人名,团队执行力明显提升。不过要提醒的是,如果会议本身缺乏有效主持,再好的工具也救不了混乱的讨论。


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