OpenClaw会议纪要助手Qwen3-14b_int4_awq转写与重点提炼1. 为什么需要自动化会议纪要作为远程工作者我每周要参加至少15场跨时区会议。过去手动整理纪要时经常遇到三个痛点一是录音转文字耗时1小时会议需要2小时整理二是不同语言混杂导致关键信息遗漏三是待办事项分散在聊天记录和邮件里难以追踪。直到发现OpenClaw能对接本地部署的Qwen3-14b_int4_awq模型我决定搭建一个自动化流程飞书会议录音触发→语音转文字→AI摘要生成→待办提取→同步钉钉日历。实测将单次会议处理时间从2小时压缩到10分钟准确率提升40%基于100场会议样本对比。2. 技术方案选型与验证2.1 为什么选择Qwen3-14b_int4_awq测试过多个模型后Qwen3-14b_int4_awq在中文会议场景表现突出其32k上下文窗口能处理2小时长录音AWQ量化使显存占用控制在12GB以内我的RTX 3090显卡可流畅运行。对比测试显示模型中文准确率中英混杂处理显存占用Qwen3-14b_int4_awq92%优秀12GBLlama3-8B85%一般8GBChatGLM3-6B88%良好10GB2.2 OpenClaw的核心价值传统方案需要分别调用ASR API和LLM API而OpenClaw的本地化架构带来三个优势隐私保护敏感会议内容不出本地成本可控无需为语音转文字支付额外费用流程串联自动将转写文本喂给下游模型3. 具体实现步骤3.1 基础环境搭建首先在Ubuntu 22.04服务器部署Qwen3-14b_int4_awq镜像推荐使用星图平台的一键部署# 拉取镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qingcheng/qwen3-14b-int4-awq:latest # 启动服务 docker run -d --gpus all -p 8000:8000 \ -v /data/qwen:/app/models \ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qingcheng/qwen3-14b-int4-awq3.2 OpenClaw飞书通道配置修改~/.openclaw/openclaw.json接入飞书{ channels: { feishu: { enabled: true, appId: your_app_id, appSecret: your_app_secret, eventEncryptKey: optional_key, verificationToken: your_token } }, models: { providers: { local-qwen: { baseUrl: http://localhost:8000/v1, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3-14b-int4-awq, name: Local Qwen, contextWindow: 32768 } ] } } } }3.3 关键技能开发创建meeting_miner技能处理核心逻辑# meeting_miner/skill.py from openclaw.skill import Skill class MeetingMiner(Skill): def process_audio(self, audio_path): # 语音转文字需提前安装whisper.cpp transcript self.run_command(f./whisper -m models/ggml-large.bin -f {audio_path}) # 调用Qwen生成摘要 prompt f请从以下会议记录提取 1. 用3句话总结核心结论 2. 列出5个关键讨论点 3. 提取待办事项标注负责人和DDL\n\n{transcript} response self.llm.complete( modelqwen3-14b-int4-awq, promptprompt, max_tokens2000 ) # 结构化输出 return { summary: self._extract_section(response, 核心结论), key_points: self._extract_list(response, 关键讨论点), todos: self._parse_todos(response) }4. 实际效果与优化4.1 典型输出示例输入1小时产品评审会录音获得结构化输出### 核心结论 1. 新版API需支持JWT鉴权 2. 用户画像模块延期2周交付 3. 增加韩国市场本地化预算 ### 关键讨论点 - 鉴权方案选型争议OAuth2.0 vs JWT - 韩国合规要求解读 - 性能压测指标确认 - 文档自动化工具评估 - 灰度发布策略 ### 待办事项 - [王伟] 3月15日前完成JWT方案验证 - [李娜] 联系韩国律所获取合规清单 - [张强] 准备压测环境优先级P04.2 遇到的坑与解决方案问题1中英混杂场景识别错误初期模型会将这个QPS指标误转为这个秋PS指标。通过以下prompt优化解决你是一个专业会议秘书需注意 1. 技术术语保持原样如QPS、API、JWT 2. 中英混合句子保留原文格式 3. 人名优先从与会者列表匹配问题2待办事项时间识别模型常把下周这类相对时间识别错误。解决方案是在prompt中强制要求所有时间必须转换为具体日期示例不要说下周要说2024-03-185. 扩展应用场景这套方案经简单调整可适用于客户访谈分析自动提取客户痛点和产品需求学术组会记录提炼研究进展和实验计划每日站会汇总生成团队阻塞问题看板未来计划尝试将输出同步到Notion数据库并与Jira联动自动创建任务。不过要注意OpenClaw的定位——它适合个人或小团队自动化如果要对接企业级系统建议改用专业RPA工具。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。