OpenClaw会议小秘书：Qwen3.5-9B自动生成待办事项
OpenClaw会议小秘书：Qwen3.5-9B自动生成待办事项
1. 为什么需要会议自动化助手
每周三下午的组会结束后，我的记事本上总是密密麻麻写满了待办事项。但问题在于——这些潦草的手写笔记有30%的概率会丢失，50%的概率会忘记执行截止时间。直到上个月用OpenClaw+Qwen3.5-9B搭建了会议小秘书，这个问题才得到根治。
这个方案的特别之处在于：它不像传统日历工具那样需要手动输入待办，而是直接抓取飞书会议录音，通过语音转文字+大模型解析，自动生成结构化行动计划。整个过程完全在本地完成，敏感会议内容不会外泄。最让我惊喜的是，Qwen3.5-9B对中文会议场景的理解能力，能准确识别出"这周内完成"、"下次会议前提交"这类模糊时间表述。
2. 核心组件与工作原理
2.1 技术栈选型考量
选择OpenClaw而非Zapier等方案，主要基于三个关键判断：
- 隐私性：金融行业出身的我对数据泄露极度敏感，OpenClaw的本地化部署确保录音文件不出内网
- 灵活性：需要定制"行动计划提取→优先级划分→日历同步"的全流程，商业工具难以满足
- 成本：相比调用Azure语音转文字+GPT-4的API方案，本地部署Qwen3.5-9B的长期成本低80%
2.2 系统架构图解
graph LR A[飞书会议录音] --> B[OpenClaw监听新会议] B --> C[语音转文字本地处理] C --> D[Qwen3.5-9B解析] D --> E[待办事项结构化] E --> F[同步飞书待办] F --> G[微信提醒]这套流程最精妙的设计在于"双保险机制"：当模型无法确定时间要求时（比如"尽快处理"），会自动设置为会议后48小时，同时标注"需人工确认"标签。这个细节让我少挨了三次领导批评。
3. 实战部署过程
3.1 基础环境准备
在MacBook Pro M1上实测可用的组件版本：
# 确认Node.js版本（必须≥18） node -v # v20.12.2 # 安装OpenClaw汉化版 sudo npm install -g @qingchencloud/openclaw-zh@latest # 验证Qwen3.5-9B镜像运行状态 docker ps | grep qwen3.5-9b # 显示端口187653.2 飞书通道配置陷阱
按照官方文档配置飞书应用时，我踩了个深坑：飞书开放平台要求配置"事件订阅"和"权限"两个独立模块。漏掉任何一个都会导致OpenClaw收不到会议通知。正确配置如下：
{ "channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "cli_xxxxxx", "appSecret": "xxxxxxxx", "eventSubscription": { "encryptKey": "xxxxxx", "verificationToken": "xxxxxx" }, "permissions": [ "meeting:read", "meeting:write", "file:read" ] } } }配置完成后务必执行：
openclaw gateway restart curl -X POST http://localhost:18789/feishu/events -d '{"type":"verification"}'3.3 语音处理技能调优
默认的语音转文字效果对技术术语识别较差，通过ClawHub安装了增强模块：
clawhub install audio-enhancer@2.1.0然后在~/.openclaw/skills/meeting_mining/config.json中增加专业词库：
{ "customWords": ["Kubernetes", "Istio", "PromQL", "OpenTelemetry"] }4. 效果验证与调优
4.1 质量评估方法
用过去三个月的真实会议录音做测试，设计了一套评估标准：
| 评估维度 | 初始准确率 | 调优后 |
|---|---|---|
| 事项提取完整度 | 68% | 92% |
| 时间识别正确率 | 54% | 83% |
| 优先级合理性 | 61% | 79% |
关键提升点在于增加了领域词库，并调整了Qwen3.5的temperature参数到0.3，降低创造性但提高稳定性。
4.2 典型问题解决案例
场景：会议中说"这个需求参照上次张工的方案"
- 原始输出：创建待办"联系张工获取方案"
- 问题：实际上我电脑里已有该方案文件
- 解决方案：在skill中增加文件检索逻辑，现在会先搜索本地"张工方案"相关文档，找不到才创建待办
这个改进使得无效待办减少了约40%。实现代码片段：
// 在meeting_mining技能中新增文档检查逻辑 async function checkLocalFiles(keywords) { const results = await openclaw.files.search({ path: '~/工作文档', query: keywords.join(' '), maxResults: 3 }); return results.length > 0 ? `相关文档已存在: ${results[0].path}` : '需创建待办事项'; }5. 进阶使用技巧
5.1 个性化指令模板
在meeting_mining技能的prompt模板中加入团队特性：
你正在处理{teamName}团队的会议纪要，该团队具有以下特点： - 技术术语缩写常见（如APM代替应用性能监控） - "紧急"通常指当天完成 - "尽快"默认指3个工作日内 请根据以上背景将语音文本转换为待办事项...这个改动让优先级判断准确率提升了22个百分点。
5.2 跨平台同步方案
通过OpenClaw的webhook功能，我把重要待办同步到了多个平台：
rules: - trigger: "priority=high" actions: - type: "feishu_reminder" params: {due_time: "{{dueTime}}"} - type: "ios_reminder" params: {list: "工作"} - type: "email" params: {to: "personal@example.com"}6. 安全与隐私实践
所有会议数据处理都在本地完成的设计带来额外好处：当需要处理高管会议时，我可以临时断开网络运行。数据流转完全控制在以下范围：
graph TB 会议录音 --> MacBook本地存储 MacBook本地存储 --> Docker容器内处理 Docker容器内处理 --> 飞书API[加密传输]关键配置项：
- 语音缓存自动删除：
openclaw.config.retentionDays=7 - 使用飞书端到端加密：
feishu.encrypt=true - 模型请求不记录：
qwen.logging=false
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