OpenClaw+Qwen3.5-9B办公自动化：飞书机器人配置与会议纪要生成

OpenClawQwen3.5-9B办公自动化飞书机器人配置与会议纪要生成1. 为什么选择这个组合上个月我参加了7场跨部门会议每次会后都要花40分钟整理录音和纪要。直到发现OpenClawQwen3.5-9B这个组合才真正解决了我的办公痛点。这套方案最吸引我的三个特点第一是隐私性。所有数据处理都在本地完成会议录音不会上传到第三方服务器。作为经常接触敏感信息的业务负责人这点至关重要。第二是定制化。不同于通用会议工具我可以训练Qwen3.5-9B识别我们内部的业务术语比如产品代号Project Aurora对应正式名称还能按部门要求调整纪要模板。第三是连贯性。从语音转写到要点提取再到格式排版整个过程自动衔接。上周三的季度规划会我测试全程只用了3分钟就生成了可直接分发的纪要。2. 环境准备与核心组件2.1 硬件配置建议我的开发环境是MacBook Pro M1/16GB实测同时运行以下服务时内存占用在12GB左右OpenClaw网关服务Qwen3.5-9B模型推理8bit量化版飞书客户端本地录音文件存储建议最低配置CPU4核以上内存12GB可用仅运行模型需8GB存储至少10GB空闲空间用于缓存录音文件2.2 关键软件版本# 我的环境版本供参考 openclaw --version # 输出 v2.1.3 python -c import transformers; print(transformers.__version__) # 输出 4.41.1 node --version # v18.16.1特别注意飞书插件需要OpenClaw 2.1.0以上版本才支持websocket长连接这是实现实时交互的关键。3. 飞书通道配置实战3.1 插件安装与验证首先通过CLI安装飞书插件openclaw plugins install m1heng-clawd/feishu安装完成后检查插件状态openclaw plugins list | grep feishu # 期望输出包含 m1heng-clawd/feishu | enabled如果状态显示为disabled需要手动启用openclaw plugins enable m1heng-clawd/feishu openclaw gateway restart3.2 飞书应用创建在飞书开放平台创建自建应用时有3个关键配置点经常被忽略权限配置除了基础的获取群组消息权限外务必添加上传文件和发送富文本消息权限安全设置将服务器IP加入IP白名单可通过curl ifconfig.me获取事件订阅开启接收群消息和消息已读事件获取到App ID和App Secret后更新OpenClaw配置// ~/.openclaw/openclaw.json { channels: { feishu: { enabled: true, appId: cli_xxxxxx, appSecret: xxxxxxxx, connectionMode: websocket, encryptKey: // 非企业自建应用可留空 } } }配置完成后需要完全重启服务openclaw gateway stop openclaw gateway start3.3 连接测试技巧我总结了一个快速验证连接的方法在飞书群聊中输入/ping如果收到pong回复说明基础连接正常。如果失败按这个顺序排查检查网关日志tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log验证网络连通性telnet open.feishu.cn 443重新获取App Secret有时复制会包含不可见字符4. Qwen3.5-9B模型接入4.1 本地模型配置我的Qwen3.5-9B模型是通过星图平台镜像部署的配置示例如下{ models: { providers: { local-qwen: { baseUrl: http://localhost:8080/v1, apiKey: no-key-required, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3.5-9b, name: 本地Qwen3.5-9B, contextWindow: 32768, maxTokens: 4096 } ] } } } }关键参数说明baseUrl模型服务地址使用星图镜像时通常是http://容器IP:8080/v1contextWindow设置为32768以支持长会议录音maxTokens限制单次生成长度避免内存溢出4.2 语音处理技能安装会议纪要场景需要额外安装语音处理skillclawhub install audio-processor meeting-minutes这两个技能包提供了音频转文本支持mp3/wav格式发言角色分离基于声纹特征关键决策点提取Markdown格式排版安装后记得更新技能配置openclaw skills config audio-processor --set languagezh-CN openclaw skills config meeting-minutes --set templateformal5. 会议纪要生成全流程5.1 触发方式在飞书群聊中有两种触发方式实时模式会议开始时发送/开始记录机器人会自动录制并转写文件模式直接拖拽录音文件到对话框发送/生成纪要我更喜欢第二种方式因为可以先用飞书妙记做初步降噪能控制哪些录音需要处理文件大小不受限实时模式最长支持2小时5.2 效果优化技巧经过20多次实际会议测试我总结了这些优化方法提示词工程在~/.openclaw/prompts/meeting.md中添加业务关键词重要术语对照 - 北极星 → 指代客户数据平台项目 - T-1 → 指上季度基准值 - 双引擎 → 指市场与产品双驱动策略分段处理超过1小时的会议先用/split 30m命令分割录音人工修正对转写结果回复/revise 补充三点技术细节进行迭代优化5.3 典型输出示例这是上周产品评审会的自动生成结果# 2024-Q3产品路线图评审会纪要 **时间**2024-06-15 14:00-15:30 **参会人**张伟(PM)、李娜(研发)、王鑫(市场) ## 关键决策 1. 确定7月初发布数据分析模块代号Project Aurora 2. 移动端适配延期至8月优先保证Web端核心功能 3. 增加韩国市场本地化需求需要额外2周开发周期 ## 待办事项 - [ ] 研发部6/20前提供Aurora技术方案文档 - [ ] 市场部6/18确认韩语翻译需求清单整个处理耗时2分17秒45分钟录音比人工整理效率提升约15倍。6. 踩坑与解决方案6.1 中文编码问题最初遇到转写结果乱码原因是飞书消息使用UTF-8而本地终端是GBK。解决方案# 在~/.bashrc添加 export LANGzh_CN.UTF-8 export LC_ALLzh_CN.UTF-86.2 内存泄漏处理连续处理多个长会议时可能出现OOM我的应对策略增加模型服务重启定时任务# 每天凌晨3点重启 0 3 * * * docker restart qwen-service使用/clean_cache命令手动清理音频缓存6.3 模型幻觉应对当会议中出现生僻术语时Qwen可能生成错误解释。我现在会提前在提示词文件添加术语表对关键段落使用/verify命令要求模型提供置信度重要会议仍保持人工复核这套方案已经稳定运行三周累计处理了23场会议节省了约18小时手工劳动。最让我惊喜的是它甚至能识别出不同发言人的观点冲突并在纪要中用分歧点模块标注出来。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。