OpenClaw 会议转录 + 精修 完整部署指南：Whisper 本地转录 + LLM 精修 + 自动归档

openclaw-meeting-transcription-guide.md

OpenClaw 会议转录 + 精修 完整部署指南

前置条件

• macOS 或 Linux 主机
• 已安装 OpenClaw
• Telegram bot（用于接收转录结果）

第一步：安装 Whisper（本地语音转文字）

# macOS
brew install openai-whisper

# 验证安装
whisper --help

首次运行会自动下载模型到 ~/.cache/whisper。推荐模型：

• turbo - 速度快，精度不错（默认）
• medium - 精度更高，速度稍慢
• large-v3 - 最高精度，速度最慢

第二步：创建会议目录结构

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/meetings

每次会议自动创建子目录：~/.openclaw/workspace/meetings/YYYY-MM-DD-<meeting-name>/

第三步：配置 Agent 的 SOUL.md

在你的 agent 目录（比如 ~/.openclaw/agents/myagent/SOUL.md）加入会议转录规则：

## 会议转录流程

收到会议录音后，按以下步骤处理：

1. **转录** - 用 Whisper 将音频转为文字
2. **精修** - 用 LLM 纠错、润色、整理格式
3. **归档** - 存到 meetings 目录
4. **汇报** - 发送摘要到 Telegram

### 文件命名
- 目录：`~/.openclaw/workspace/meetings/YYYY-MM-DD-<meeting-name>/`
- 转录原文：`transcript.txt`
- 精修版：`summary.md`

### Whisper 命令
\```bash
whisper /path/to/audio.m4a --model turbo --output_format txt --output_dir /tmp/
\```

### 精修 Prompt（中文会议）
将转录原文交给 LLM，使用以下 prompt：
"请对以下会议转录进行精修：1) 纠正语音识别错误（特别是技术术语）；
2) 整理为清晰的对话格式；3) 标注发言人；4) 在文末添加 3-5 条要点总结。"

第四步：目录结构

~/.openclaw/workspace/
  └── meetings/
      └── 2026-04-15-qualcomm-interview/
          ├── transcript.txt    # Whisper 原始转录
          └── summary.md        # LLM 精修版

第五步：使用方式

把录音文件丢给 agent，说一句：

"帮我转录这个会议录音，精修后归档"

Agent 会自动完成：Whisper 转录 → LLM 精修 → 归档到 meetings 目录 → 发摘要给你。

进阶：支持录音文件上传

OpenClaw 原生支持文件上传，在 Telegram 里直接发送 .m4a / .mp3 / .wav 文件即可。Agent 收到后用 read 工具读取音频文件路径，再交给 Whisper 处理。

进阶：自动转录（cron 定时检查）

如果你想丢进录音文件后自动处理，可以用 OpenClaw cron 定时扫描：

openclaw cron add \
  --label "会议转录扫描" \
  --every "30m" \
  --agent myagent \
  --message "检查 ~/Desktop/ 和 ~/Downloads/ 下是否有新的会议录音文件（.m4a/.mp3/.wav），如有则自动转录、精修、归档"

常见问题

Q: Whisper 太慢？ A: 换小模型。turbo 最快，medium 是精度和速度的平衡点。Apple Silicon Mac 上速度很快。

Q: 技术术语识别不准？ A: 精修 prompt 里告诉 LLM 你的领域关键词。比如 RISC-V 相关会议，加上"注意 RISC-V、SoC、BSP、kernel 等术语的正确拼写"。

Q: 录音太长怎么办？ A: Whisper 支持长音频，但超过 2 小时的文件建议先分段。LLM 精修时也可以分批处理再合并。