AI Meeting Helper - 会议纪要生成器

自动将会议录音转换为结构化会议纪要，包括行动项、决策点和待办事项。

功能

• - 🎙️ 语音转文字：使用 OpenAI Whisper API 将会议录音转为文本
• 📋 自动总结：使用 LLM 分析对话内容，生成结构化纪要
• ✅ 提取要点：自动识别行动项、决策点、待办事项
• 📤 多格式输出：支持 Markdown、纯文本、JSON 格式
• 🔄 批量处理：一次处理多个会议录音文件
• 👀 预览模式：不实际生成文件，只显示预览
• ↩️ 撤销功能：自动备份原始文件，可撤销操作

快速开始

1. 安装技能

bash
clawhub install ai-meeting-helper
cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai-meeting-helper
./install.sh

2. 配置 OpenAI API

bash
export OPENAIAPIKEY=your-api-key

3. 使用示例

bash

单个文件处理

ai-meeting-helper process meetingrecording.mp3 --output meetingnotes.md

批量处理文件夹

ai-meeting-helper batch ./meetings/ --output ./notes/ --format markdown

预览模式（不生成文件）

ai-meeting-helper process meeting.mp3 --preview

启用撤销功能

ai-meeting-helper process meeting.mp3 --output notes.md --backup

参数

参数	类型	必需	描述
input	路径	是	输入音频文件或目录
--output

路径 | 否 | 输出纪要文件路径（默认：当前目录） | | --format | 选项 | 否 | 输出格式：markdown/text/json（默认：markdown） | | --model | 字符串 | 否 | Whisper 模型：tiny/base/small/medium/large（默认：base） | | --llm-model | 字符串 | 否 | 总结使用的 LLM 模型：gpt-4o/gpt-4o-mini（默认：gpt-4o-mini） | | --preview | 布尔 | 否 | 预览模式，不生成文件 | | --backup | 布尔 | 否 | 启用备份（原始文件保存到 .aimeetingbackup/） | | --help | 布尔 | 否 | 显示帮助信息 |

输出格式

Markdown（默认）

markdown

会议纪要

日期：2026-03-15
时长：45分钟
参会人数：5人

讨论要点

1. 1. 讨论了Q1产品发布计划
2. 确定了市场营销策略
3. 分配了开发任务

行动项

• - [ ] @张三：完成用户文档（3月20日前）
• [ ] @李四：设计海报素材（3月18日前）

决策点

• - 采用A方案作为最终设计
• 预算增加10%

待办事项

• - 下周一下午2点开会复盘

JSON

json
{
date: 2026-03-15,
duration: 45分钟,
participants: 5,
summary: 讨论了Q1产品发布计划...,
action_items: [
{assignee: 张三, task: 完成用户文档, due: 2026-03-20}
],
decisions: [采用A方案, 预算增加10%],
todo: [下周一下午2点开会复盘]
}

技术栈

• - 语音识别：openai-whisper-api（需 OPENAIAPIKEY）
• 文本处理：Python 标准库 + 正则
• LLM 总结：OpenAI GPT-4o-mini（默认）或 GPT-4o
• 文件处理：glob, json, pathlib

依赖

bash
pip install openai python-dotenv

注意事项

• - 需要有效的 OpenAI API key
• 音频文件支持：MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG
• 较大文件处理时间较长（建议 < 30 分钟音频）
• 建议使用高质量录音以提高识别准确率

与其他技能配合

• - audio-note-taker：类似功能，但 ai-meeting-helper 专为会议场景优化，输出更结构化
• wechat-formatter：生成的纪要可直接排版发布到公众号
• social-publisher：纪要内容可一键分发到多平台

License

MIT