千问3.5-9B长文本处理：OpenClaw自动整理会议录音
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。上周的部门例会持续了2小时17分钟，录音转文字后得到3.2万字的原始文本。手动梳理关键决策点花了整整一个下午，期间还要不断回听录音确认细节。这种重复性工作不仅耗时，还容易遗漏重要信息。
直到发现OpenClaw可以对接千问3.5-9B这类长文本模型，我决定尝试用自动化方案解决这个痛点。测试目标是：将2小时会议录音转为文字后，自动提取关键决策、待办事项和责任人，并统计32K上下文窗口的实际利用率。整个过程涉及三个技术关键点：
- 语音转文字的质量直接影响后续处理
- 长文本模型对上下文的保持能力
- OpenClaw的任务编排与结果结构化
2. 环境准备与模型接入
2.1 基础环境配置
我的测试环境是一台M1 Pro芯片的MacBook Pro，内存32GB。先通过Homebrew安装OpenClaw核心组件：
brew install node@22 npm install -g openclaw@latest openclaw --version # 确认版本≥0.8.3接着配置千问3.5-9B模型接入。由于需要处理长文本，特别关注了上下文窗口参数：
// ~/.openclaw/openclaw.json { "models": { "providers": { "qwen-local": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3.5-9b", "name": "Qwen3.5-9B-Long", "contextWindow": 32768, "maxTokens": 4096 } ] } } } }2.2 语音转文字方案选型
测试了三种语音转写方案后发现：
- Whisper.cpp：本地运行速度快，但中文标点准确率仅约70%
- Azure语音服务：准确率高但需要网络调用
- 阿里云智能语音：专有名词识别优秀但成本较高
最终选择组合方案：先用Whisper.cpp本地快速转写，再调用千问3.5-9B进行文本润色。这个组合既保证了隐私性，又提升了转写质量。
3. 实际处理流程与优化
3.1 原始数据处理阶段
将2小时17分钟的会议录音（MP3格式，192kbps）通过以下命令转写：
whisper-cpp -m models/ggml-large-v3.bin -l zh -f meeting.mp3得到的原始文本存在三个典型问题：
- 专有名词错误（如将"星图平台"误写为"星途平台"）
- 说话人标识缺失（多人讨论时无法区分发言主体）
- 冗余语气词（"呃"、"那个"等占比达12%）
3.2 长文本处理优化
直接输入3.2万字文本会超出token限制，采用分段处理策略：
def chunk_text(text, max_length=30000): paragraphs = text.split('\n') chunks = [] current_chunk = "" for para in paragraphs: if len(current_chunk) + len(para) < max_length: current_chunk += para + "\n" else: chunks.append(current_chunk) current_chunk = para + "\n" if current_chunk: chunks.append(current_chunk) return chunks每个文本块控制在28K tokens左右，预留4K tokens给模型生成空间。通过OpenClaw的连续任务功能自动串联处理流程：
openclaw tasks create --name "meeting_minutes" \ --steps "whisper_transcribe->text_clean->summary_gen"3.3 关键信息提取提示词设计
测试了多种提示词结构后，发现以下模板效果最佳：
你是一个专业的会议纪要助手，请严格按以下要求处理文本： 1. 识别并标记每个决策点，格式：[决策]内容 2. 提取待办事项，包含负责人和截止时间 3. 移除所有讨论过程细节 4. 用"→"符号连接行动项与责任人 示例输出： [决策]采用Qwen3.5作为默认模型版本 - 测试报告 → 张伟@周五前 - 性能对比 → 李娜@下周一实际使用中，模型对时间表达的识别准确率达到89%，但对责任人推断（非明确指派的场景）准确率只有63%。需要在后续人工复核时重点检查。
4. 效果验证与上下文利用率
4.1 信息完整度测试
为验证32K上下文窗口的实际效果，设计了两组对比实验：
| 测试项 | 直接处理完整文本 | 分块处理+汇总 |
|---|---|---|
| 关键决策召回率 | 92% | 88% |
| 待办事项准确率 | 85% | 82% |
| 处理耗时 | 6分12秒 | 4分53秒 |
发现直接处理完整文本时，模型对前30%内容的记忆最清晰，最后20%的内容容易丢失细节。分块处理虽然整体耗时更短，但存在跨块关联信息丢失的问题。
4.2 Token消耗分析
通过OpenClaw的监控面板获取到详细数据：
- 语音转写阶段：消耗Token 0（本地处理）
- 文本清洗阶段：平均每万字消耗1,200 Tokens
- 摘要生成阶段：总消耗78,432 Tokens
- 峰值上下文长度：31,719 Tokens
最消耗资源的操作是跨段落关联分析，占总Token用量的63%。这也解释了为什么分块处理会损失部分信息关联性。
5. 实用建议与避坑指南
经过两周的实际使用，总结出以下经验：
硬件配置建议
- 处理1小时以上录音时，建议内存≥16GB
- 如果使用GPU加速，显存需≥12GB
- 固态硬盘读写速度影响分段处理效率
模型参数调优
- temperature设为0.3时决策提取最稳定
- 对于技术讨论密集的会议，top_p=0.9效果更好
- 最大生成长度建议控制在500 tokens以内
常见问题处理
- 当出现"重复生成相同内容"时，检查文本块是否重叠
- 遇到专有名词错误，可在提示词中添加术语表
- 时间表达模糊时（如"下周"），模型会按录音日期推算
这套方案目前已经处理了我们团队近20场会议录音，平均为每次会议节省2.5小时人工整理时间。虽然仍需15-20分钟人工复核，但核心决策点和待办事项的提取准确率已经能满足日常使用需求。
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