OpenClaw自动化办公：Qwen3.5-9B-AWQ-4bit处理会议截图与纪要生成

OpenClaw自动化办公Qwen3.5-9B-AWQ-4bit处理会议截图与纪要生成1. 为什么需要自动化会议纪要每次开完会我的桌面上总会多出十几张会议截图——有白板讨论、PPT重点页、手写笔记甚至同事随手拍的食物照片。传统处理方式需要人工筛选、整理、转写耗时且容易遗漏关键信息。直到我发现OpenClaw结合Qwen3.5多模态模型可以构建一个全自动的会议纪要生成流水线。这个方案的核心价值在于时间节省原先需要30分钟手动整理的会议材料现在5分钟内自动生成结构化纪要信息沉淀所有会议内容自动归档为可搜索的Markdown文件即时同步通过飞书机器人第一时间将纪要推送给参会者2. 技术方案设计思路2.1 整体架构拆解系统由三个核心组件构成文件监控模块使用OpenClaw的fs-watcher技能监控指定文件夹的新增图片多模态处理模块调用Qwen3.5-9B-AWQ-4bit模型解析图片内容通知分发模块通过飞书机器人发送格式化后的会议纪要# 技能安装清单 clawhub install fs-watcher feishu-bot markdown-builder2.2 模型选择考量测试过多个多模态模型后最终选择Qwen3.5-9B-AWQ-4bit的原因量化优势4bit量化版本在保持90%准确率的同时显存占用仅需6GB中文优化对中文场景下的PPT、白板手写体识别效果优于同等规模国际模型成本可控单张图片分析平均消耗约120-180 tokens3. 具体实现步骤3.1 环境准备与初始化首先在~/.openclaw/openclaw.json配置模型端点{ models: { providers: { qwen-multimodal: { baseUrl: http://localhost:8080/v1, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3.5-9b-awq-4bit, name: Qwen Multimodal, vision: true } ] } } } }3.2 文件监控配置创建监控规则配置文件meeting_watch.yamlwatch_path: ~/Downloads/meetings file_pattern: *.{png,jpg} trigger: - action: qwen_analyze params: prompt: | 这是一张会议截图请提取 1. 所有可见文字内容重要 2. 图片中的核心议题不超过3个 3. 出现的图表数据如有 按Markdown格式返回3.3 飞书机器人对接在飞书开放平台创建应用后配置消息卡片模板meeting_card.json{ msg_type: interactive, card: { header: { title: 会议纪要生成通知 }, elements: [ { tag: markdown, content: {{meeting_summary}} } ] } }4. 实际运行效果4.1 典型处理流程同事将会议截图保存到指定文件夹系统在20秒内完成图片内容识别关键信息提取生成带时间戳的Markdown文件飞书群内自动推送包含议程要点和待办事项的消息4.2 性能实测数据处理速度平均每张图片处理耗时3.8秒RTX 3060显卡准确率对PPT文字的识别正确率约92%手写体约65%Token消耗简单截图约150 tokens复杂白板图可达300 tokens5. 踩坑与优化经验5.1 图片质量处理初期直接使用原始截图导致OCR效果差通过增加预处理步骤显著提升准确率# 在自定义skill中添加的预处理函数 def enhance_image(img_path): import cv2 img cv2.imread(img_path) gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]5.2 模型提示词优化经过多次迭代最终采用的提示词结构包含角色设定明确模型作为专业会议秘书的身份格式要求强制Markdown输出并指定章节结构容错指令对无法识别的内容要求如实标注而非猜测6. 扩展应用场景这套方案稍作修改即可用于培训材料整理自动提取教学视频截图中的知识要点项目进度跟踪解析每日站会白板照片生成迭代报告客户需求归档处理商务会谈照片生成需求清单获取更多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。