OpenClaw+Phi-3-mini-128k-instruct会议小助手：语音转写与要点生成

OpenClawPhi-3-mini-128k-instruct会议小助手语音转写与要点生成1. 为什么需要自动化会议纪要每周三下午的部门例会总是让我头疼。作为项目负责人我需要同时主持会议、参与讨论还要记录关键决策点。经常出现这样的情况会议结束后翻看笔记发现漏记了重要内容或是花半小时整理的纪要被同事反馈重点不突出。直到上个月我尝试用OpenClawPhi-3-mini-128k-instruct搭建了一个自动化会议助手。现在每次会议结束后5分钟内钉钉群就会自动收到结构化会议纪要包含决策项、待办任务和风险提示。实测显示相比人工记录这套方案将纪要产出效率提升了3倍以上。2. 技术方案设计思路2.1 核心组件分工整个系统由三个关键部分组成腾讯会议API获取会议录音文件Phi-3-mini-128k-instruct模型处理语音转写文本生成结构化摘要OpenClaw自动化框架协调整个流程将结果推送至钉钉选择Phi-3-mini-128k-instruct的原因在于其出色的指令跟随能力和128k的超长上下文窗口能完整处理1-2小时的会议录音转写文本。2.2 工作流设计完整流程分为四个阶段graph TD A[腾讯会议结束] -- B[OpenClaw获取录音] B -- C[语音转写为文本] C -- D[Phi-3生成结构化纪要] D -- E[推送至钉钉群]3. 关键实现步骤3.1 腾讯会议API接入首先需要在腾讯云控制台申请会议API权限。关键配置点包括创建企业自建应用开通获取会议录制文件权限设置IP白名单OpenClaw所在服务器的公网IPOpenClaw配置文件中需要添加以下凭证{ tencentMeeting: { sdkId: 你的SDK ID, secretKey: 你的Secret Key } }3.2 Phi-3-mini模型部署使用vllm部署Phi-3-mini-128k-instruct模型时特别注意这两个参数python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 131072在OpenClaw的模型配置中声明这个本地服务{ models: { providers: { local-phi3: { baseUrl: http://localhost:8000/v1, api: openai-completions, models: [ { id: phi3-mini, name: Local Phi-3 Mini, contextWindow: 131072 } ] } } } }3.3 纪要生成Prompt设计经过多次调试最终确定的prompt模板如下你是一位专业的会议纪要整理助手。请根据以下会议录音转写文本 1. 提取3-5个关键决策点 2. 列出所有待办事项包含负责人和截止时间 3. 识别潜在风险和建议 4. 用Markdown格式输出 会议内容 {{transcription_text}}这个模板配合Phi-3的指令跟随能力能稳定输出结构清晰的纪要。4. OpenClaw自动化集成4.1 主流程技能开发在OpenClaw中创建一个新skill来处理完整流程// meeting-minutes/index.js module.exports { name: meeting-minutes, actions: { async processMeeting(meetingId) { // 1. 从腾讯会议获取录音 const audio await this.tencentMeeting.getRecording(meetingId); // 2. 调用语音转写服务 const transcription await this.speechToText(audio); // 3. 调用Phi-3生成纪要 const summary await this.phi3.generateSummary(transcription); // 4. 推送至钉钉 await this.dingtalk.sendMarkdown(summary); } } }4.2 钉钉机器人配置在钉钉开放平台创建自定义机器人后需要在OpenClaw中配置webhook{ channels: { dingtalk: { webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token你的token, secret: 你的签名密钥 } } }5. 实际效果与优化经验5.1 效果对比对比测试显示人工记录平均耗时45分钟录音回放整理自动化方案从会议结束到钉钉收到纪要平均只需12分钟关键信息完整度自动化方案反而更高不会遗漏讨论细节5.2 遇到的坑与解决方案问题1长会议转录文本截断初期发现2小时以上的会议纪要质量下降检查发现是转写文本超过模型默认max_tokens。解决方案是在vllm启动参数中显式设置--max-model-len 131072。问题2钉钉Markdown格式错乱钉钉对Markdown的支持有限后来调整prompt让模型输出兼容性更好的简化版Markdown。问题3会议ID获取不及时腾讯会议的录制文件有时延迟生成现在改为会议结束后主动触发增加重试机制。6. 扩展应用场景这套方案经过简单调整可以适用于客户访谈记录自动归档培训视频内容摘要生成跨时区会议的双语纪要生成让Phi-3增加翻译步骤一个意外收获是自动生成的纪要格式统一方便后续用其他工具进行数据分析。比如可以用简单的脚本从历史纪要中提取所有待办事项生成团队效率报告。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。