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OpenClaw会议纪要助手：Qwen3-14b_int4_awq实时转录与要点总结

news 2026/6/9 10:55:20

OpenClaw会议纪要助手：Qwen3-14b_int4_awq实时转录与要点总结

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。作为技术负责人，我每周要参加至少8场会议，从需求评审到技术方案讨论，会后总要花1-2小时反复听录音、整理关键点。直到发现OpenClaw可以对接本地部署的Qwen3-14b_int4_awq模型，我决定打造一个自动化会议纪要系统。

这个方案的核心价值在于：

实时性：会议进行中就能生成初步纪要草稿
准确性：Qwen3-14b_int4_awq在中文理解上表现优异，能准确提取技术讨论中的专业术语
隐私性：所有音频和文本处理都在本地完成，敏感会议内容不会外泄

2. 技术方案设计

2.1 整体架构

系统由三个核心组件构成：

飞书会议API：通过OpenClaw的飞书插件获取实时音频流
Whisper语音转写：将音频转为文字稿
Qwen3-14b_int4_awq模型：分析转写文本，提取关键决策和待办事项

graph TD A[飞书会议] -->|音频流| B(Whisper转写) B -->|文本| C(Qwen3分析) C -->|Markdown| D[纪要文件]

2.2 模型选择考量

测试过多个模型后，最终选择Qwen3-14b_int4_awq是因为：

量化优势：int4量化后显存占用仅需8GB，我的RTX 3060笔记本就能流畅运行
长文本处理：支持32K上下文，能完整分析1小时会议内容
指令跟随：对"提取待办事项"等结构化任务响应精准

3. 具体实现步骤

3.1 飞书应用配置

首先需要在飞书开放平台创建自建应用：

申请"获取会议录制文件"和"接收会议事件"权限
配置事件订阅，特别要开启"会议开始/结束"通知
将服务器IP加入飞书IP白名单

# 获取服务器公网IP curl ifconfig.me

3.2 OpenClaw飞书插件安装

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu openclaw plugins list

然后在~/.openclaw/openclaw.json中添加配置：

{ "channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "your_app_id", "appSecret": "your_app_secret", "eventEncryptKey": "your_key", "permissions": ["meeting:record"] } } }

3.3 Whisper服务部署

使用faster-whisper的medium模型：

pip install faster-whisper mkdir -p ~/.cache/whisper

在OpenClaw配置中指定转写服务地址：

{ "skills": { "meeting_minutes": { "whisper_endpoint": "http://localhost:9000/asr" } } }

3.4 Qwen3-14b_int4_awq模型接入

关键配置项：

{ "models": { "providers": { "local-qwen": { "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3-14b-awq", "name": "Qwen3 AWQ量化版", "contextWindow": 32768 } ] } } } }

4. 实际使用效果

4.1 会议处理流程

飞书会议开始时，OpenClaw自动接收事件通知
实时获取音频流并分片转写
每10分钟触发一次Qwen3分析，提示词示例：

你是一个专业的会议纪要助手，请从以下文本中提取： 1. 关键决策（标注决策人和时间点） 2. 待办事项（明确负责人和截止时间） 3. 争议点（需要后续讨论的问题） 用Markdown格式输出，保留原始发言中的专业术语。

4.2 生成纪要示例

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